序列知识 #850：RNN 的意外回归
Transformer 虽主导序列建模，但其 O(N²) 的键值缓存导致长上下文推理成本高昂。新型 RNN 通过更大状态、数据依赖门控和 LLM 训练技术，以 O(1) 推理成本匹配 Transformer 的困惑度，正迎来复兴。
序列知识 #850：RNN 的意外回归
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Transformer 虽主导序列建模，但其 O(N²) 的键值缓存导致长上下文推理成本高昂。新型 RNN 通过更大状态、数据依赖门控和 LLM 训练技术，以 O(1) 推理成本匹配 Transformer 的困惑度，正迎来复兴。
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