據報 DeepSeek-V4.1-Flash 論文將 KV Cache 壓縮至 890 bytes，社群另關注兩篇代理框架研究

據 Reddit r/LocalLLaMA 社群分享，Hugging Face 近期有三篇熱門論文引發關注，但官方尚未證實相關模型細節： - **DeepSeek-V4.1-Flash**：據報該論文（Pushing the Limits of KV Cache Compression）提出結合跨層 KV 重複使用與 FP4 KV 快取技術，將全域 KV Cache 壓縮至每個 token 僅佔 890 bytes，約為 V4-Flash 的四分之一。 - **SoL-Pi**：該論文（Recursively Scaling Auto-Research Loops for Efficient Agent Harness）提出改善代理框架（agent harness）的自動研究迴圈，在維持同等效能下，可減少 44.7% 至 49.0% 的 token 流量。 - **程式代理框架設計實證研究**：該論文（An Empirical Study of Harness Design for Coding Agents）透過 176 種不同設定，針對規劃、動作空間與上下文管理進行變數測試，以評估各元件的實際貢獻。