RNNs、Transformers 与 状态空间模型
Transformers 在当今的 AI 领域占据主导地位。但一个新的问题出现了：AI 如何在长时间跨度内记住信息？
大语言模型正在超越简单的问答。它们正在演变为自主智能体和编程助手。这些系统需要可靠的记忆能力才能正常工作。
处理记忆的三种方式：
RNNs (循环神经网络)
- 擅长处理序列数据。
- 轻量化。
- 长程记忆能力较差。
Transformers
- 擅长推理。
- 使用并行处理。
- 随着文本变长，成本会迅速增加。
State Space Models (Mamba)
- 采用线性复杂度。
- 能够很好地处理长上下文。
- 降低了推理成本。
未来不会只有一个赢家。现代 AI 系统将结合这些架构。记忆现在是一个系统性挑战，而不再仅仅是模型层面的挑战。
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