캐시-투-캐시(C2C)는 2025년 10월 칭화대학교, 홍콩중문대학교, 그리고 우웬신치옹(Wuwenxinqiong)을 포함한 여러 대학 및 기관의 연구팀에 의해 제안되었습니다. 관련 연구 결과는 논문 "캐시 간: 대규모 언어 모델 간의 직접적인 의미 통신".

C2C는 LLM 간의 새로운 직접 의미 통신 패러다임입니다. 신경망을 사용하여 소스 모델의 키-값 캐시를 대상 모델의 캐시로 투영하고 융합하여 직접적인 의미 전달을 구현합니다. 텍스트 통신과 달리 C2C는 두 모델의 심층적이고 특화된 의미론을 활용하면서 명시적인 중간 텍스트 생성을 피합니다. 따라서 토큰 기반 통신의 실용적인 대안이 될 뿐만 아니라, 확장 가능하고 지연 시간이 짧은 다중 LLM 시스템에서 C2C의 잠재력을 부각시킵니다.