Virtual Head Attention：兼顾 KV cache、FLOPs 与模型质量的长上下文注意力机制

Virtual Head Attention (VHA) 通过 Q Premix 与 Linear Postmix 两个轻量线性变换，在不引入非线性操作的前提下同时降低 KV cache 与训练/预填计算开销，并可在推理时折叠回标准 GQA-2 架构复用现有推理优化。