#Attention Pattern

AI 推理系列（十八）：SnapKV——为什么模型真正关注的历史 Token，可能不到 10%？

围绕长上下文 Decode 中持续增长的 KV Cache，解释 SnapKV 如何利用 Prompt 末尾观察窗口估计各 Attention Head 的关键历史位置，并分析按 Head 选择、局部聚合、显存与带宽收益、多轮 Agent 失效以及指令遵循风险。