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北大提出MapFlow：跨模型上下文交接复用注意力，减少KV重算
北京大学提出MapFlow，面向多模型协作中的上下文交接问题。文章描述的场景是：模型A负责规划，模型B负责细化和总结；复杂问题交给强模型，简单问题交给轻量模型，以兼顾效果与成本。但模型交接存在重复计算开销，例如大模型处理完长文档后，小模型接手时往往需要重新处理相同内容。MapFlow尝试让注意力跨模型复用，减少KV重算。所给材料未展开具体方法、实验设置与评测结果。
信源原题：跨模型上下文交接还要重算KV？北大提出MapFlow，让注意力跨模型复用
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