DASC 状态压缩论文发布：KDA 检查点压缩 2.63 倍

Yanqi Yu 等作者发布论文，提出衰减感知状态压缩方法 DASC，用于混合线性注意力推理中的循环状态检查点压缩。作者称，DASC 通过分析 Gated DeltaNet（GDN）与 Kimi Delta Attention（KDA）的衰减结构，从模型权重推导保留时域、筛选长时域状态单元，并将其打包为不规则的状态检查点布局。 论文给出的结果是：KDA 循环状态检查点被压缩 2.63 倍，在检索与端到端推理基准上仍接近完整缓存水平。这些效果为论文报告，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。