用神经适配器翻译 KV cache：小模型读 10 万 token、大模型纠错的混合架构设想

dreamai87 · reddit · 2026-11-03

Reddit 用户分享了一张架构图并询问是否值得尝试：用「可重用翻译网络」让小模型借用大模型的推理能力。

图中流程：离线阶段由「Astra」架构师检查两个模型，设计并优化一个可重用的缓存翻译器，产出一个小型、快速的神经适配器；推理时小模型读取 10 万 token，翻译器据此生成近似的大模型 KV cache，再交给大模型对选定的表示进行纠正，最后由大模型推理作答。作者想用 SOTA 模型对 SLM 做权重/缓存层面的编辑改造，征集社区意见。