研究探索 RNN 动态压缩以实现上下文持续学习
lateinteraction · x · 2026-08-21
帖子转发了关于上下文内持续学习的观点。传统 RNN 将不断增长的历史压缩进固定大小的状态，每个 token 仅写入一次内存。该研究探讨“动态压缩”，允许模型在发现需要复用内容时重新访问过去并重组其状态，从而在序列中积累和复用经验。
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