KDD

C$^2$KV: Compressed and Composable KV Cache Reuse for Efficient LLM Inference

C$^2$KV：用于高效大语言模型推理的压缩可组合键值缓存重用

Chuheng Du, Junyi Chen, Hanlin Tang, Kan Liu, Tao Lan, Lin Qu, Chaoyue Niu, Shengzhong Liu, Guihai Chen, Fan Wu

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

AI总结 研究针对长上下文LLM推理成本高问题，提出C$^2$KV框架，联合优化KV提取与推理拼接，学习可组合压缩的KV缓存流形，引入轻量级边车提取器及协同训练策略，显著降低缓存成本，实现推理加速并保持生成质量。

Comments 12 pages, 9 figures, accepted by ACM SIGKDD 2026

Node4All: Learning Node Representation Beyond Datasets

Node4All：超越数据集学习节点表示

Dooho Lee, Jaemin Yoo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

AI总结 研究针对多数节点表示学习方法依赖特定数据集训练的问题，提出Node4All，基于通道图变换器和自监督学习构建，能跨任意图数据集泛化，在节点分类任务中表现出色，实现可复用性且实践效果好。

Comments Accepted to KDD 2026