MIT、NVIDIA 与浙大提出 TriAttention，长链推理的成本瓶颈被正面拆解

MIT、NVIDIA 和浙江大学提出 TriAttention，希望在 KV Cache 压缩场景下实现接近全注意力的效果，同时把吞吐提升到约 2.5 倍。这类工作重要，不是因为它又刷新了一个论文指标，而是长链推理正在成为大模型落地最烧钱的部分之一。模型越强，推理成本和显存占用越可能反过来限制商用规模。TriAttention 释放出的信号很明确，2026 年前沿优化已不只追求更准，而是直接围绕部署成本、显存效率和服务规模展开。对云平台与推理引擎厂商而言，这类底层突破可能比一次普通模型升级更有商业价值。