MemoSight: Unifying Context Compression and Multi Token Prediction for Reasoning Acceleration

📄 arXiv: 2604.14889v1 📥 PDF

作者: Xinyu Liu, Xin Liu, Bo Jin, Runsong Zhao, Pengcheng Huang, Junhao Ruan, Bei Li, Chunyang Xiao, Tong Xiao, Jingbo Zhu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-04-16

💡 一句话要点

MemoSight：融合上下文压缩与多Token预测，加速LLM推理

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 思维链推理 上下文压缩 多Token预测 推理加速

📋 核心要点

  1. 思维链推理（CoT）虽强大，但其KV缓存随Token线性增长，导致速度和内存瓶颈。
  2. MemoSight融合上下文压缩和多Token预测，通过特殊Token和位置布局实现极简设计。
  3. 实验表明，MemoSight显著降低KV缓存占用并加速推理，性能优于现有CoT压缩方法。

📝 摘要（中文）

本文提出MemoSight（基于记忆-前瞻的推理），一个统一的框架，集成了上下文压缩和多Token预测，旨在缓解思维链（CoT）推理中因KV缓存随生成Token数量线性增长而导致的速度和内存使用问题，同时保持CoT推理性能。MemoSight框架对上下文压缩和多Token预测采用相同的极简设计，通过特殊Token及其对应的位置布局来适配每种Token类型。在四个推理基准上的综合实验表明，MemoSight可减少高达66%的KV缓存占用，并加速推理1.56倍，同时优于现有的CoT压缩方法。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）在进行思维链（CoT）推理时，需要存储大量的上下文信息，导致KV缓存迅速增长，从而显著降低推理速度并增加内存消耗。现有的CoT压缩方法虽然可以减少上下文长度，但往往会牺牲推理性能。因此，如何在不损失推理性能的前提下，有效地压缩上下文并加速推理是本文要解决的核心问题。

核心思路：MemoSight的核心思路是将上下文压缩和多Token预测统一到一个框架中，通过特殊Token来表示压缩的上下文信息，并利用多Token预测来减少推理步骤。这种统一的设计使得模型能够同时学习如何压缩上下文和如何生成多个Token，从而提高推理效率。

技术框架：MemoSight框架主要包含两个核心模块：上下文压缩模块和多Token预测模块。上下文压缩模块负责将历史上下文压缩成一个或多个特殊Token，这些Token包含了上下文的关键信息。多Token预测模块则基于压缩后的上下文和当前Token，预测后续的多个Token。整个框架采用端到端的方式进行训练，可以同时优化上下文压缩和多Token预测的性能。

关键创新：MemoSight的关键创新在于其统一的设计，将上下文压缩和多Token预测整合到一个框架中。与现有的CoT压缩方法相比，MemoSight不仅可以减少KV缓存的占用，还可以通过多Token预测来加速推理。此外，MemoSight采用的特殊Token和位置布局的设计，使得模型能够更好地理解和利用压缩后的上下文信息。

关键设计：MemoSight使用特殊的Token（例如，[COMP] Token）来表示压缩的上下文信息。这些Token的位置布局经过精心设计，以确保模型能够正确地理解它们与原始上下文之间的关系。在训练过程中，模型需要学习如何生成这些特殊Token，以及如何基于这些Token进行多Token预测。损失函数通常包括交叉熵损失和正则化项，以防止模型过度拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MemoSight在四个推理基准上均取得了显著的性能提升。具体来说，MemoSight可以将KV缓存占用减少高达66%，同时将推理速度提高1.56倍。此外，MemoSight的性能优于现有的CoT压缩方法，表明其在上下文压缩和推理加速方面具有更强的优势。

🎯 应用场景

MemoSight可应用于各种需要进行长序列推理的场景，例如问答系统、文本摘要、机器翻译等。通过降低KV缓存占用和加速推理，MemoSight可以使得LLM在资源受限的环境下也能高效地进行推理，从而扩展了LLM的应用范围。此外，该方法还可以用于优化LLM的部署成本，提高其商业价值。

📄 摘要（原文）

While Chain-of-thought (CoT) reasoning enables LLMs to solve challenging reasoning problems, as KV cache grows linearly with the number of generated tokens, CoT reasoning faces scaling issues in terms of speed and memory usage. In this work, we propose MemoSight (Memory-Foresight-based reasoning), a unified framework that integrates both context compression and multi-token prediction to mitigate the efficiency issues while maintaining CoT reasoning performance. Our framework adopts the same minimalist design for both context compression and multi-token prediction via special tokens and their corresponding position layout tailored to each token type. Comprehensive experiments on four reasoning benchmarks demonstrate that MemoSight reduces the KV cache footprint by up to 66% and accelerates inference by 1.56x, while outperforming existing CoT compression methods.