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2025-11-10 00:37:35　　点击量：

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　　在多智能体系统中，现有的智能体多以 Text to Text（T2T）方式进行交流，即通过生成交流文本进行智能体之间的信息传递，而这种方式则会带来信息丢失（多维语义被压缩到一维文字）、语义模糊[3][4]、巨大延迟（逐个 token 生成）三大问题。基于此来自清华大学、无问芯穹、香港中文大学、上海人工智能实验室和上海交通大学的研究团队在论文中创新提出了 Cache to Cache（C2C）方式的信息传递，将模型的 KV-Cache 作为传播媒介，实现了直接的「脑对脑」交流，相比 T2T 的对线% 的正确率提升以及平均两倍的速度提升，为多智能体系统提供了一种全新的通信范式。

　　投影层：将两侧 KV 在头 / 通道维度拼接，通过线性投影与特征融合映射到统一表征空间；实现初步的信息整合；动态权重层：用输入感知的 head-modulation 对投影后的各注意力头 / 通道做自适应加权；促使模型可以判断：在何时应当保留 Receiver 的输入，何时应当增强 Sharer 的引导；可学习门控：每层有可训练门控，使用带温度退火的 Gumbel-sigmoid，从开始训练时的可微加权平滑过渡到推理时的 0/1 决策。最终以残差形式与 Receiver 原 KV 相加，保留原始表征；保证了训练的有效性以及 Receiver 输出的稳定性。