据God of Prompt（推特来源）指出，目前的大型语言模型（LLM）通过逐步生成文本进行交流，这种方式速度慢、成本高且容易在模型间传递时丢失语义。C2C（模型对模型通信）提出让AI模型直接传递深层信息，跳过传统文本输出。这一创新有望大幅降低延迟和运营成本，提升AI协作效率，为企业自动化、大规模智能体系统和AI集成应用带来新的商业机会。（来源：@godofprompt，2026年1月17日）

据God of Prompt报道，C2C系统引入了一种神经"Fuser"，能够将各AI模型的KV-Cache内存连接起来，实现信息共享与协作处理。这一突破解决了多模型系统中内存孤立导致的性能限制问题。Fuser技术促进了AI模型间知识无缝传递，为多智能体工作流、高级对话AI和协作机器人等可扩展AI解决方案带来了新的商业机会（来源：@godofprompt，2026年1月17日）。

根据推特用户@godofprompt的报道，研究团队推出了Cache-to-Cache（C2C）技术，使大语言模型（LLM）通过KV-Cache直接交流，无需生成中间文本。该方法带来8.5-10.5%的准确率提升，推理速度提高2倍，并且完全消除token浪费。这一创新显著提升了AI效率和可扩展性，对于企业级AI应用具有重要商业价值，包括降低算力成本和加速多智能体协作（来源：@godofprompt，2026年1月17日）。