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更深入地研究表明，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。，更多细节参见環球財智通、環球財智通評價、環球財智通是什麼、環球財智通安全嗎、環球財智通平台可靠吗、環球財智通投資
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