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港大与美团LongCat等提出QuantMLA量化框架
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AI 综述
2026年10月12日，AGI Hunt 报道称，港大与美团 LongCat 团队等提出 QuantMLA 量化框架，针对 MLA 的内容缓存与 RoPE 路径做双路低比特量化，首次实现两者的联合 INT4 量化；其中内容缓存可进一步压缩至 INT2，RoPE key 则保持 INT4。报道称，该方案在 128K 上下文下将 KV 缓存压缩 3.59 倍。早先将该成果归于美团 LongCat 团队，后续报道则称由港大与美团 LongCat 团队等共同提出。目前披露的是该方法本身，暂无更多后续进展报道。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- AGI Hunt美团 LongCat 团队提出 QuantMLA：128K 上下文 KV 缓存压缩 3.59 倍
港大与美团 LongCat 团队等提出 QuantMLA，为 MLA 内容缓存与 RoPE 路径做双路低比特量化，首次实现两者联合 INT4 量化，内容缓存可再压至 INT2、RoPE key 保持 INT4。
本事件热度走势
当前热度 9·可比范围峰值 10（10月12日 22:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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