LLM缓存该用哪种逐出策略？跨工作负载、容量与编码器的系统研究
评分
77首次统一对比多种语义缓存逐出策略，并揭示LFU的优越性与答案可替代性这一此前被忽视的关键问题。
实验设计系统覆盖多工作负载、容量与编码器，且给出了条件填充的理论解释，论证较为扎实。
为LLM缓存工程部署提供了明确可执行的建议：先验证答案有效性，再以LFU为默认策略。
LLM推理成本优化是当前热点，语义缓存策略研究具有及时的现实意义。
来自arXiv AI/CL/LG预印本，尚未经同行评审，但方法透明且基于公开数据集。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
研究填补了语义缓存逐出策略缺乏统一对比的空白，且结论具有反直觉的工程指导意义。
AI 点评
「这篇论文最大的价值在于给了一个反直觉但非常实用的结论：别折腾复杂逐出策略，先检查你的缓存命中到底能不能用。对做LLM推理优化和基础设施的工程师来说，它提醒你质量调整后的命中率才是真正的KPI，也给了LFU一个非常扎实的默认选择。」
速览
该论文首次在统一协议下系统评估了FIFO、LRU、LFU、ARC、GDSF、流式SISO及语义冗余策略在LLM语义缓存中的表现。基于CLEVER框架，研究覆盖三类查询语料、三种缓存容量和两种编码器，结果发现没有任何策略在18种设置中比LFU提升超过0.041个百分点；但在小容量下FIFO和流式SISO最高落后8.67和8.55个百分点。作者用条件填充结果解释了为何几何感知策略难以获得额外收益，并进一步指出在MiniLM中位近邻阈值下，仅2.1%-3.9%的命中可真正替代答案，质量调整后命中率从51%-60%骤降至1.1%-2.2%。研究建议先验证答案有效性，再用精确搜索测试策略差异。
- 在18种设置中，没有任何逐出策略比LFU提升超过0.041个百分点，LFU是最强简单默认策略。
- 小容量下FIFO和流式SISO比LFU最多落后8.67和8.55个百分点，替换策略并非无关紧要。
- 精确查找与未命中插入条件下，新条目无法在命中半径内获得邻近条目，几何感知策略难以获得额外冗余信号。
- MiniLM中位近邻阈值下仅2.1%-3.9%的命中可真正替代答案，原始命中率51%-60%经质量调整后降至1.1%-2.2%。
正文
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