产品与价值
LLM KV Cache 量化压缩实现：3-bit key / 2-bit value，并集成 vLLM。
代码与规则片段
CODE
TurboQuant KV compression (ICLR 2026)
Dense + MoE validated on RTX 3090/5090
2.0x max token capacity on dense setup
4.41x compression at head_dim=256 full-attention layers
PLAIN ENGLISH
这段代表该项目的关键能力入口。
先理解这个层，再下钻实现细节。
应用测验
初次落地这个项目，最稳妥的第一步是什么？
角色与模块协作
从协作边界看系统复杂度。
群聊动画
关键配置片段
CODE
pip install -e .
python validate_paper.py
python audit_claims.py
python -m pytest test_modular.py -v
PLAIN ENGLISH
这部分通常决定部署与接入方式。
数据流动画
输入到输出的核心路径。
消息流
User
Entry
Core
UI
点击 Next Step 开始
核心实现片段
CODE
rotation.py + codebook.py + quantizer.py
kv_cache.py + store.py + score.py
integration/vllm.py
triton_kernels.py
PLAIN ENGLISH
这里是你定位性能、质量和扩展性的关键入口。
落地与风险
上线不是终点，稳定迭代才是。
代码与规则片段
CODE
Value quantization is quality bottleneck (2-bit vs 4-bit)
MoE gains smaller due to incompressible linear-attention layers
Hybrid decode currently dequantizes history at compute time
PLAIN ENGLISH
这段代表该项目的关键能力入口。
先理解这个层，再下钻实现细节。