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资讯专题 · RAM-Net架构1 分钟阅读·2026-10-07DisconfirmAI 编辑部

RAM-Net用稀疏寻址优化线性注意力

新架构通过独立槽位寻址减少令牌干扰,每步状态访问比Mamba2少8倍。

重要性实质性证据E2 未复现写法快讯

原文发布时间 2026-10-07 12:00

RAM-Net提出一种稀疏地址访问机制,旨在解决线性注意力中共享状态导致的长程细粒度召回退化问题。

传统线性注意力将所有令牌信息叠加在固定大小的循环状态中,产生令牌间干扰。RAM-Net将状态组织为独立槽位数组,通过地址解码器映射每个键或查询到稀疏地址,仅读写少量选定槽位。

作者自报实验显示,该设计在保持竞争性常识推理能力的同时,实现了最低的困惑度,并在细粒度长程检索上优于强基线。关键效率指标是每步状态访问元素数量比所有基线更少,例如比Mamba2少8倍。

此为NeurIPS 2026接收论文的第一方基准结果,尚未见独立复现报告。

来源

  • 原始出处arxiv.org↗
专题

RAM-Net架构

【背景】传统线性注意力模型将无限历史压缩为固定大小状态,导致令牌间干扰和信息丢失。香港中文大学团队提出RAM-Net架构,通过“稀疏可寻址状态”解决这一瓶颈。

3 节点1 篇更新于 2026-10-07 20:14

事情怎么走到这一步

  1. 2026-02-12RAM-Net论文v1版本提交至arXiv,标题为《Expressive Linear Attention with Selectively Addressable Memory》。
  2. 2026-10-06论文v2版本发布,标题调整为《Linear-Time Sequence Modeling with Sparsely Addressable State》,并确认被NeurIPS 2026接收。
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  • 2026-10-07新闻摘要报道RAM-Net通过独立槽位寻址减少令牌干扰,每步状态访问比Mamba2少8倍。
  • 还没定论的部分

    • RAM-Net在大规模工业级部署中的实际推理延迟与内存占用具体数值是多少?
    • 相较于Delta-rule等最新线性注意力变体,RAM-Net在常识推理任务上的差距是否可通过进一步调优缩小?
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