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英伟达与多所高校合作推出TTT-E2E方法,能将128K上下文处理速度提升2.7倍,动态压缩记忆,避免额外缓存。该技术基于标准Transformer,支持持续学习,适应测试需求。尽管在细节回忆任务中表现不如全注意力模型,但推理延迟稳定,生成文本质量高。

不用额外缓存!英伟达开源大模型记忆压缩方案,128K上下文提速2.7倍

量子位
量子位 · 2026-01-14T06:09:53Z
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