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结合最新的市场动态,与此同时,完全不同的模型谱系开始质疑缓存的必要性。如Mamba(阿尔伯特·古与特里·道,2023)的状态空间模型维护固定大小的隐藏状态,随新标记输入实时更新。无需KV缓存,无递增内存占用。代价在于:模型必须在信息流经时实时决定压缩内容,更接近人类处理对话而非图书馆藏书的方式。SSM尚未在前沿领域取代Transformer,但给出了记忆问题的最激进答案:停止记忆,开始过滤。
总的来看,当职业焦虑变成游戏正在经历一个关键的转型期。在这个过程中,保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。