A.I. 日报
探讨RNN、Transformer与SSM的记忆机制差异
一篇社区讨论从工作记忆角度比较三种架构：RNN将记忆压缩在循环隐藏状态中，存在约O(N)状态对O(N²)参数的瓶颈；Transformer以KV缓存存储历史表示，推理时权重冻结、只管理上下文；Mamba等选择性SSM则回归固定大小循环记忆，保留与遗忘由输入决定。
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RNN动力系统重建训练提速超100倍一篇NeurIPS 2026 spotlight论文提出将DEER与广义教师强制结合，使非线性RNN在混沌动力系统时间序列上的训练提速超100倍，支持T>10^6的长序列，性能大幅优于Mamba等状态空间模型。