地址 https://arxiv.org/pdf/2404.14469 核心 这篇论文介绍了一种名为SnapKV的创新方法，旨在提高大型语言模型处理长上下文时的效率和内存利用率。主要贡献包括： 1. 设计实验探索在输出生成过程中注意力特征的模式，发现注意力分配具有一致性，可以提取重要信息。 2. 提出了SnapKV算法，利用观察窗口和投票机制选择每个注意力头的重要键值对，并使用池化进行细粒度

error_reporting(0)表示不报告错误 然后用$_REQUEST传zero和first，second等于zero.first second要包括/Yeedo|wants|a|girl|friend|or|a|flag/里面的一个，不分大小写。 key等于second等于zero.first key不能有..或flag third等于first 前面三个数字是八进制，最后