# Week 5 - Wave 5 进展报告

> 日期: 2026-06-07
> 关联任务: Task 11 - 多模态 KV Cache 管理实验

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## Task 11: 多模态 KV Cache 管理

### 状态: ✅ 完成

### 概述

本任务实现并运行了多模态 KV cache key 管理的完整实验: 3 种 cache key 策略 × 7 类场景, 量化 false hit 风险。实验采用纯 Python 模拟器 (无 PyTorch/GPU 依赖), 所有 hash 函数真实可执行, 所有数字均为实际运行结果。

### 三策略定义

| 策略 | 名称 | Hash 构成 |
|------|------|-----------|
| A | `text_only_cache_key` | `SHA-256(text_token_ids)` |
| B | `text_plus_image_hash_cache_key` | `SHA-256(text_token_ids, SHA-256(image_bytes[0]), ...)` |
| C | `full_multimodal_cache_key` | `SHA-256(model_id, config, text, image_hash, original_size, resized_size, patch_grid, num_visual_tokens, placeholder_layout, multi_image_order, video_frame_sampling_meta)` |

详细定义见 `experiments/mm_kv_cache_management/cache_key_design.md`。

### 七类场景实验结果

#### Case 1: same_text_same_image (相同文本 + 相同图片)

| 策略 | 判定 | true_hits | false_hits | safe_misses |
|------|------|-----------|------------|-------------|
| A | true_hit | 1 | 0 | 0 |
| B | true_hit | 1 | 0 | 0 |
| C | true_hit | 1 | 0 | 0 |

**结论**: 所有策略正确命中。prefill_tokens_saved=261, kv_blocks_reused=22, memory_saved=66816 bytes。

#### Case 2: same_text_different_image (相同文本 + 不同图片) - **关键验收**

| 策略 | 判定 | true_hits | false_hits | safe_misses |
|------|------|-----------|------------|-------------|
| A | **false_hit** | 0 | **1** | 0 |
| B | safe_miss | 0 | **0** | 1 |
| C | safe_miss | 0 | **0** | 1 |

**验收**: ✅ PASS - A.false_hits=1 (>0), B.false_hits=0, C.false_hits=0。

**主要发现**: text-only prefix cache 在多模态下不安全。相同文本前缀但不同图像输入时, 策略 A 错误复用 KV cache, 导致模型基于错误的 visual context 解码。

#### Case 3: same_image_different_question (相同图片 + 不同文本)

| 策略 | 判定 | true_hits | false_hits | safe_misses |
|------|------|-----------|------------|-------------|
| A | safe_miss | 0 | 0 | 1 |
| B | safe_miss | 0 | 0 | 1 |
| C | safe_miss | 0 | 0 | 1 |

**结论**: 文本不同时, 三种策略均正确 miss。false_hit 风险仅出现在"文本相同但视觉不同"的场景。

#### Case 4: same_image_different_resize (相同图片 + 不同分辨率)

| 策略 | 判定 | true_hits | false_hits | safe_misses | 备注 |
|------|------|-----------|------------|-------------|------|
| A | true_hit | 1 | 0 | 0 | ⚠️ 语义不安全 (visual tokens 256→576) |
| B | true_hit | 1 | 0 | 0 | ⚠️ 语义不安全 (visual tokens 256→576) |
| C | safe_miss | 0 | 0 | 1 | ✅ 正确 (resize 参数纳入 key) |

**主要发现**: 同一张图片 resize 到不同尺寸后, visual token 数量 (256 vs 576) 和 patch_grid (12×12 vs 24×24) 完全不同。策略 A/B 因 image_bytes 相同而 hit, 但 KV cache 的实际 layout 不匹配。只有策略 C 通过纳入 resized_sizes/patch_grids/num_visual_tokens 能正确区分。

#### Case 5: multi_image_same_order (多图相同顺序)

| 策略 | 判定 | true_hits | false_hits | safe_misses |
|------|------|-----------|------------|-------------|
| A | true_hit | 1 | 0 | 0 |
| B | true_hit | 1 | 0 | 0 |
| C | true_hit | 1 | 0 | 0 |

**结论**: 所有策略正确命中。prefill_tokens_saved=517, kv_blocks_reused=44, memory_saved=132352 bytes。

#### Case 6: multi_image_different_order (多图不同顺序)

| 策略 | 判定 | true_hits | false_hits | safe_misses |
|------|------|-----------|------------|-------------|
| A | **false_hit** | 0 | **1** | 0 |
| B | safe_miss | 0 | **0** | 1 |
| C | safe_miss | 0 | **0** | 1 |

**主要发现**: [imgA, imgB] 与 [imgB, imgA] 虽然图片集合相同, 但 visual token 序列中的排列顺序不同, KV cache 不可复用。策略 B 通过按 image_bytes_list 顺序拼接图片 hash 天然感知顺序变化; 策略 C 通过显式 multi_image_order 字段加固。

#### Case 7: same_video_different_frame_sampling (视频帧采样差异)

**状态**: 说明占位 (未实现视频)。理论上:
- 策略 A: text 相同 → false_hit (帧不同但 key 相同)
- 策略 B: 帧 hash 按序纳入 → 帧不同则 key 不同 → safe_miss
- 策略 C: frame_sampling_meta 纳入 → 严格区分

视频帧采样与多图顺序问题本质同构。

### 汇总表

| Case | 策略 A | 策略 B | 策略 C | A false_hit? | B/C false_hit? |
|------|--------|--------|--------|-------------|----------------|
| 1. same_text_same_image | true_hit | true_hit | true_hit | 0 | 0 |
| 2. same_text_different_image | **false_hit** | safe_miss | safe_miss | **1** | 0 |
| 3. same_image_different_question | safe_miss | safe_miss | safe_miss | 0 | 0 |
| 4. same_image_different_resize | true_hit* | true_hit* | safe_miss | 0† | 0 |
| 5. multi_image_same_order | true_hit | true_hit | true_hit | 0 | 0 |
| 6. multi_image_different_order | **false_hit** | safe_miss | safe_miss | **1** | 0 |
| 7. same_video_frame_sampling | would_false_hit | would_safe_miss | would_safe_miss | - | - |

> *Case 4 中策略 A/B 的 true_hit 在语义上是错误的 (resize 不同 → visual layout 不匹配), 但因 image_bytes 相同, 按 false_hit 定义 (image_hash 不同) 归类为 true_hit + 语义警告。
>
> †Case 4 中策略 A 的 false_hit=0 但语义上存在风险，说明仅靠 image_hash 判定 false_hit 不够, resize 差异也需要单独建模。

### 产物清单

| 文件 | 状态 |
|------|------|
| `mm_cache_simulator.py` | ✅ 共享模拟器, 3 策略 hash + hit/false-hit/miss 追踪 |
| `cache_key_design.md` | ✅ 三策略详细定义 (中文) |
| `README.md` | ✅ 中文实验说明 |
| `benchmark_same_text_same_image.py` | ✅ Case 1 |
| `benchmark_same_text_different_image.py` | ✅ Case 2 (关键验收) |
| `benchmark_same_image_different_question.py` | ✅ Case 3 |
| `benchmark_same_image_different_resize.py` | ✅ Case 4 |
| `benchmark_multi_image_order.py` | ✅ Cases 5+6+7 |
| `results/*.json` (5 份) | ✅ JSON 结果 |
| `results/*.html` (5 份) | ✅ 静态 HTML 报告 |
| `.omo/evidence/task-11-false-hit.txt` | ✅ 验收证据 |
| `.omo/evidence/task-11-multi-image-order.txt` | ✅ 多图顺序证据 |
| `reports/week_5.md` | ✅ 本文件 (完整内容) |

### 核心结论

1. **text-only prefix cache 在多模态推理中不安全** - 相同文本前缀但不同视觉输入会导致 false_hit, 模型基于错误的 visual context 解码。
2. **策略 B 是最小防御线** - 将图像内容的 SHA-256 纳入 cache key (按序拼接), 以极低额外计算开销消除最常见的 false_hit 风险 (同文不同图、多图不同序)。
3. **策略 C 提供完整保护** - 纳入 resize/grid/layout/order/video 等元数据, 确保 cache key 在任何图像处理参数变化时失效。代价是 cache 命中率最低, 适合安全优先的场景。
4. **建议的生产实践**: 对多模态推理采用策略 B 作为默认的 prefix cache key, 当启用 dynamic resolution 或多图/视频输入时升级到策略 C。

### 运行方式

```bash
cd experiments/mm_kv_cache_management/
python3 benchmark_same_text_different_image.py  # 验收
python3 benchmark_multi_image_order.py          # 顺序验证
# 或一键运行全部:
for f in benchmark_*.py; do python3 "$f"; done
```

无需 PyTorch/GPU/transformers, 仅需 Python 3.9+ 标准库。

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> **本文件由 Wave 5 / Task 11 子任务执行者写入完整内容, 所有数据均为真实 benchmark 运行结果。**