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Transformer、RNN 与 SSM 的记忆权衡分析：记忆究竟存在哪里？
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AI 综述
2026年10月7日，Reddit r/MachineLearning 上出现一篇对 RNN、Transformer 与 SSM 三类架构记忆机制进行对比分析的文章。文章指出：RNN 把记忆压缩进 O(N) 的循环隐藏状态，但模型本身有约 O(N²) 的参数，记忆与参数的量级存在错位；Transformer 在推理时把历史信息存为不断增长的 KV cache，权重保持冻结，只通过管理上下文来维持记忆；Mamba 等选择性 SSM 则把保留机制改为依赖输入，即由输入决定哪些信息被保留。文章围绕'记忆究竟存在哪里'这一问题，比较了三类架构在记忆存储位置与机制上的差异。目前事件仅为该分析文章的发布，无后续进展报道。
AI 根据报道生成 · 13 小时前更新
最新进展10月7日 00:27
一篇对比 RNN、Transformer 与 SSM 记忆机制的分析文章在 Reddit 发布。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- Reddit r/MachineLearningTransformer、RNN 与 SSM 的记忆权衡分析：记忆究竟存在哪里？
一篇对 RNN、Transformer 与 SSM 三类架构的记忆机制做对比分析的文章。RNN 把记忆压缩进 O(N) 的循环隐藏状态、模型却有约 O(N²) 参数；Transformer 推理时把历史存为不断增长的 KV cache，权重冻结、只管理上下文；Mamba 等选择性 SSM 则把保留机制改为依赖输入。
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