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DeltaNet 固定矩阵状态实现常量内存召回
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AI 综述
2026年10月3日，arXiv cs.LG 发布一项研究：用带固定 token 键偏置的小型 DeltaNet 变体，在 32 KiB 循环矩阵状态下记忆每序列 32 对新键值对，三个训练种子平均准确率达 99.95%。将查询前上下文填充至 1,798 tokens 时召回仍近乎完美，而将首个记忆块置零会消除该召回。参数匹配的向量与 Transformer 基线仍接近随机水平，因此无法进行内存效率对比。
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最新进展10月3日 12:00
研究显示 32 KiB 状态达 99.95% 召回，但基线接近随机，无法比较内存效率。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月3日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）DeltaNet 固定矩阵状态实现常量内存召回：32 KiB 状态达 99.95% 准确率
一项研究用带固定 token 键偏置的小型 DeltaNet 变体，在 32 KiB 循环矩阵状态下记忆每序列 32 对新键值对，三个训练种子平均准确率达 99.95%。填充内容将查询前上下文延长至 1,798 tokens 时召回仍近乎完美，而将首个记忆块置零会消除该召回。参数匹配的向量与 Transformer 基线仍接近随机水平，导致无法进行内存效率对比。
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