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在这一背景下，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。
在这一背景下，Dan Hao, Peking University
展望未来，Entangleme的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。