清华团队开源C2C技术：大模型缓存直连，绕过文字交流
清华大学联合无问芯穹、上海AI Lab发布C2C（Cache-to-Cache）技术论文（ICLR 2026），彻底改变多智能体系统通信范式。传统Multi-Agent协作中模型需将高维思考压缩为文本逐字解码再传递，造成延迟、语义丢失和高昂Token成本。C2C通过轻量级神经网络（Neural Fuser）将模型A的KV-Cache直接旋转对齐后融进模型B的KV-Cache，并引入可学习门控机制动态决定各层吸收外部缓存的程度。实测推理速度提升2.0-2.5倍，问答准确率较单模型提升14.2%，比文本通信的Agent团队高5%。代码与论文均已开源，未来有望大幅降低Mixture-of-Agents调用成本。
