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LeapQuant：具有精确循环状态量化的高效线性注意力
LeapQuant: Efficient Linear Attention with Accurate Recurrent State Quantization
近期大模型越来越多采用线性注意力替代标准注意力，如Gated DeltaNet和Kimi Delta Attention。这些方法将上下文压缩为固定大小循环状态，大幅降低长上下文成本。本文提出LeapQuant。
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面向智能体强化学习高效压缩的KV-streams
KV-streams for Efficient Compaction in Agentic Reinforcement Learning
扩展智能体LLM的时域受限于需将越来越长的上下文轨迹装入GPU内存。上下文压缩是缓解该问题最常用的机制，可在给定轨迹下保持GPU内存恒定，但多数压缩策略存在不足。
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CliffCompaction：面向长时程编码智能体的低成本压缩
CliffCompaction: Cost-Efficient Compaction for Long-Horizon Coding Agents
摘要显示，CliffCompaction 是一种自动压缩技术，在有限上下文窗口下可将成本降低最多 50%，同时在 Terminal-Bench 上保持或提升性能，并在 KernelBench 上取得领先结果。其核心在于压缩时只截断或丢弃内容，绝不改写重述，且每轮压缩只处理原始内容、丢弃旧压缩产物，以避免上下文漂移。摘要称其在 KernelBench 上 200 步后实现 2.23 倍、400 步后 3.58 倍的 CUDA 内核加速。
意义：为长周期编程智能体提供低成本上下文管理方案，使测试时扩展更经济，并开源 API 代理实现，便于开发者集成。