RAM-Net：稀疏寻址状态实现线性序列建模
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RAM-Net：稀疏寻址状态实现线性序列建模
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AI 综述
Kaicheng Xiao 等作者提出 RAM-Net，用稀疏地址访问替代对共享状态的密集访问：循环状态被组织为固定大小的独立槽位数组，Address Decoder 将每个 key 或 query 映射为稀疏地址，每步只读写少量槽位，以抑制 token 间干扰。 作者称，该模型在细粒度长程检索上优于强循环基线，困惑度最低，常识推理具竞争力，每步访问的状态元素比 Mamba2 少 8 倍。论文已被 NeurIPS 2026 接收。
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最新进展10月7日 12:00
RAM-Net：用稀疏可寻址状态实现线性时间序列建模报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv cs.LGRAM-Net：用稀疏可寻址状态实现线性时间序列建模
RAM-Net 将循环状态组织为固定大小的独立槽位数组，通过 Address Decoder 把每个 key 或 query 映射为稀疏地址，只读写少量槽位，从而抑制 token 间干扰。该模型在细粒度长程检索上优于强循环基线，困惑度最低且常识推理具竞争力，每步访问的状态元素比 Mamba2 少 8 倍。论文已被 NeurIPS 2026 接收。
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