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「オンパロス英雄記」| 多細胞無脊椎動物形態 CV：ウズムシ（CVなし） 「鉄墓」との戦いの果て、オンパロスは再び目覚めた。 滅びた世界の記憶を受け継ぎ、新たな星の海で生命の進化が始まる—— ▌「原初より生まれし生命」多細胞無脊椎動物形態 Multicellular Invertebrate Form 鉄墓の脅威が去った後、再生されたオンパロス。 そこに芽吹いた最初の生命は、まだ名もなく、形も定まらない小さな存在だった。 広大な憶質の海に漂うその姿は、やがて無数の進化の可能性を秘め、新たな星の生態系を築く始まりの種となる。 記憶と生命が交わる場所で、最初の一歩を踏み出した小さな英雄。 それは未来へ続く進化の物語、その始まりの姿である。 なお、モーディスの弱点は第十胸椎に存在するとされている。しかし現在の彼らは脊椎すら持たない無脊椎動物の姿であるため——この時代のモーディスには、弱点そのものが存在しない。つまり彼は、真の意味で「無敵」なのである。 ——「まだ何者でもない。だからこそ、どんな未来にもなれる」 所属惑星：オンパロス 担いし神権：「生命の進化」——多細胞無脊椎の神 #HonkaiStarRail# #崩壊スターレイル# #StarrailFamily#

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モデルを切り替えるたびに会話の文脈を再計算し直すの、実はもったいないかもしれません。 タイトル: Cross-Model KV Cache Transfer in LLM Families: A Closed-Form Linear Mapping for Prefill Reuse URL: ❓ そもそも何をする研究？ 💡 NVIDIAの研究チームが、あるサイズのLLMが計算したKVキャッシュを、別サイズの同系統モデルにそのまま「翻訳」して使い回す手法を提案しました。学習不要、閉形式のリッジ回帰だけで変換できます。 ❓ なぜモデルサイズをまたいで使い回したいの？ 💡 実運用ではコストと品質のバランスを取るために、小さいモデルから大きいモデルへエスカレーションしたり、会話途中でモデルを切り替えたりします。そのたびにゼロから文脈を再計算（re-prefill）するのは無駄が多いためです。 ❓ 精度は落ちないの？ 💡 良い組み合わせでは元モデル単体の73〜98%の精度を維持します。相性の悪いペアでは大きく劣化しますが、小さなMLPを追加するだけでHellaSwagが最大36.8ポイント回復しました。 ❓ どれくらい速くなるの？ 💡 再prefillと比べて2.7〜25倍高速。32Kトークンの長い文脈では最大25倍の差がつき、10ターン程度の会話でも精度の劣化はごくわずかでした。 #LLM# #KVキャッシュ#