KIV：在 RTX 4070（12GB 顯存）上跑 100 萬 token 上下文，不用重新訓練，直接替換 HuggingFace 快取

KIV（K-Indexed V Materialization）是一個聰明的中介層，用分層檢索系統取代 HuggingFace 標準的 KV 快取。簡單來說就是：最近的 token 保留在顯存裡確保速度，把舊的 K/V 對移到系統記憶體節省空間，然後用 K 向量當搜尋索引，每個解碼步驟只拉回最相關的約 256 個 V 項目。在 RTX 4070 12GB 上跑 Gemma 4 E2B（4-bit 量化）的測試結果：100 萬 token 上下文只需要 12MB 顯存額外開銷，速度快 6 倍。完全不用重新訓練模型——這是個直接替換的方案，相容任何使用 DynamicCache 的模型。說真的有點扯，這種實用的技巧讓消費級硬體也能用上超大上下文。