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Towards Efficient Large Language Model Serving: A Survey on System-Aware KV Cache Optimization

迈向高效大语言模型服务：关于系统感知键值缓存优化的综述

Jiantong Jiang, Peiyu Yang, Rui Zhang, Feng Liu

机构 * School of Computing and Information Systems, The University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 该综述聚焦大语言模型服务中系统感知的键值缓存优化，从执行与调度、放置与迁移、表示与保留三个维度回顾相关工作，分析跨行为协同设计及行为与目标联系，为理解和创新键值缓存设计提供基础。

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Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026 (pp. 38450-38476)

When Debiasing Backfires: Counterintuitive Side Effects of Preprocessing-Based Stereotype Mitigation

当去偏措施适得其反：基于预处理的刻板印象缓解的反直觉副作用

Yahan Zheng, John Guerrerio, Soroush Vosoughi, Weicheng Ma

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Oakland University（奥克兰大学） 纠错

AI总结 研究基于预处理的刻板印象缓解方法的副作用，通过两个模型家族、多种策略及不同数据规模验证副作用存在，标准基准常忽略，注意力分析显示副作用与注意力流变化无关，还讨论评估意义并提供诊断方法及主张透明缓解措施。

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Multimodal Unlearning Across Vision, Language, Video, and Audio: Survey of Methods, Datasets, and Benchmarks

跨视觉、语言、视频和音频的多模态遗忘：方法、数据集和基准的综述

Nobin Sarwar, Shubhashis Roy Dipta, Zheyuan Liu, Vaidehi Patil

AI总结 综述跨视觉、语言、音频和视频的多模态遗忘，基于相关进展等提供统一视角，通过分类法系统比较模型架构和模态，阐明权衡，强调开放问题与实际考虑，支持未来研究与部署，并发布存储库。

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