来源机器之心编辑泽南最近谷歌跟内存干上了。上个月谷歌的 TurboQuant 研究曾经引发过一场行业地震其宣称能直接把大模型最吃显存的 KV Cache 压缩几倍让市场开始担忧未来对内存的需求引发了一波内存股暴跌后续还有不小的学术争议。这个星期又有一篇谷歌论文引发了 AI 圈的关注作者表示他们提出的方法解决了大模型处理长文本时的「内存瓶颈」又来了但实施的是完全不同的技术路线。他们新开一条道路通过对于大模型架构的机制创新赋予了 RNN 「可生长的记忆容量」找到了一种兼顾 Transformer 与 RNN 优势的新方法。该方法可以让 AI 处理更长的文本解锁「超长上下文」能力与此同时极大地降低了推理的资源门槛。人们纷纷表示欢迎大模型生产环境要的就是这个。当前的大模型几乎都是基于 Transformer 架构打造的它占据统治地位主要归功于其可增长的记忆容量注意力机制的计算和空间复杂度随上下文长度呈二次方增长。这使得 Transformer 极其擅长长上下文的信息召回Recall。然而这种二次方复杂度也导致了严重的算力和显存瓶颈使得处理超长文本的成本极高。为解决这个问题社区一直在复兴 RNN、线性注意力模型Linear Attention以及状态空间模型SSM如 Mamba 等。这些循环架构的优势在于记忆容量固定复杂度为推理速度快且显存占用低。然而它们的致命弱点在于无论读了多少文本都必须把所有过去的信息压缩到一个「固定大小」的隐藏状态Hidden State中。这种「信息漏斗」导致它们在密集召回任务Recall-intensive tasks比如从极长的文档中精准提取某个细节中表现往往远不如 Transformer。为打破僵局来自 Google Research 的研究团队提出了一种名为 Memory CachingMC的技术据说简单而有效。论文《Memory Caching: RNNs with Growing Memory》论文链接https://arxiv.org/abs/2602.24281在这项研究的视角中存在一个架构光谱一端是 Transformer无压缩Token 级缓存另一端是传统的 RNN全压缩单一记忆。而「记忆缓存MC」则解锁了介于两者之间的新形态将成组 Token 压缩并缓存到长期记忆状态中然后在需要时进行检索。Transformer 会缓存每一个单独的标记而 RNN 则考虑一个固定大小的记忆并将上下文中的一切压缩到记忆的参数中。那么如果我们把 RNN 的历史记忆也缓存下来会怎样简单来说与其让 RNN 只维护一个不断被覆盖和更新的「当前状态」不如定期对这些隐藏状态进行「快照打卡」Caching checkpoints。这样在进行信息检索时模型不仅可以查看当前的「在线记忆」还能直接调取「缓存记忆」中的历史快照瞬间找回过去的相关信息。在研究的过程中作为概念验证研究人员提出了三种变体基于过去的信息如何组合在一起。1、门控残差记忆Gated Residual Memory使用查询从过去检索相关信息然后执行类似注意力的池化来组合检索到的信息。实际上RNN 的记忆在增长因此解码成本也在增长2、记忆汤Memory Soup另一种结合过去记忆的方式是直接结合记忆的权重而不是针对特定查询的输出。在这种情况下我们需要对过去记忆的权重执行类似注意力的池化操作然后对池化后的记忆执行一次检索。同样这种变体相对于上下文长度具有不断增长的有效记忆因此解码成本也在增长。3、稀疏选择性缓存Sparse Selective CachingSSC到目前为止似乎没有免费的午餐我们需要在不断增长的有效记忆和每 token 恒定的解码成本之间做出选择。于是作者提出了 SSC这是一种类似于 MoBA 的专家混合模型在序列维度上稀疏地选择过去缓存记忆的一个子集从而引出一个模型其有效记忆在增长但其每 token 解码成本保持相对恒定那么效果如何呢该方法可以作为一种通用框架插入到各种现有的循环架构中如线性注意力模型或作者之前提出的深度内存模型 Titans 等。实验结果表明了其强大的有效性模型在语言建模和常识推理任务上的表现。作者在 13 亿参数的模型上进行了语言建模、召回密集型、长上下文以及 needle-in-a-haystack 等实验结果显示 MC 相较于基础模型提供了改进。其中包括长上下文能力提升在语言建模和长上下文理解任务中加入了 MC 机制的循环模型性能得到了全面提升。缩小与 Transformer 的差距在最具挑战性的「上下文内召回in-context recall」任务中加入了 MC 的模型击败了目前最先进SOTA的其他循环模型。依然存在上限虽然 MC 极大地弥补了 RNN 的召回短板并极大缩小了与 Transformer 之间的性能差距但论文也指出在纯粹的密集召回任务上限上Transformer 依然保持着最佳的准确率。总的来说该研究利用一种极其优雅的算法直觉缓存历史状态快照解决了一个长期存在的理论难题让非 Transformer 架构在实用性上又向前迈进了一大步。尽管在极限的密集召回上它依然尚未彻底超越 Transformer但新路已经铺就随着 RNN、SSM 等架构的持续进化Transformer 一家独大的现状或许要有所改变了阅读最新前沿科技趋势报告请访问21世纪关键技术研究院的“未来知识库”未来知识库是“21世纪关键技术研究院”建立的在线知识库平台收藏的资料范围包括人工智能、脑科学、互联网、超级智能数智大脑、能源、军事、经济、人类风险等等领域的前沿进展与未来趋势。目前拥有超过8000篇重要资料。每周更新不少于100篇世界范围最新研究资料。欢迎扫描二维码或访问https://wx.zsxq.com/group/454854145828进入。截止到2月28日 ”未来知识库”精选的百部前沿科技趋势报告加入未来知识库全部资料免费阅读和下载牛津未来研究院 《将人工智能安全视为全球公共产品的影响、挑战与研究重点》麦肯锡超级智能机构赋能人们释放人工智能的全部潜力AAAI 2025 关于人工智能研究未来研究报告斯坦福2025 斯坦福新兴技术评论十项关键技术及其政策影响分析报告191 页壳牌2025 能源安全远景报告能源与人工智能57 页盖洛普 牛津幸福研究中心2025 年世界幸福报告260 页Schwab 2025 未来共生以集体社会创新破解重大社会挑战研究报告36 页IMD2024 年全球数字竞争力排名报告跨越数字鸿沟人才培养与数字法治是关键214 页DS 系列专题DeepSeek 技术溯源及前沿探索50 页 ppt联合国人居署2024 全球城市负责任人工智能评估报告利用 AI 构建以人为本的智慧城市86 页TechUK2025 全球复杂多变背景下的英国科技产业战略韧性与增长路径研究报告52 页NAVEX Global2024 年十大风险与合规趋势报告42 页《具身物理交互在机器人 - 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