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除此之外，业内人士还指出，与此同时，完全不同的模型谱系开始质疑缓存的必要性。如Mamba（阿尔伯特·古与特里·道，2023）的状态空间模型维护固定大小的隐藏状态，随新标记输入实时更新。无需KV缓存，无递增内存占用。代价在于：模型必须在信息流经时实时决定压缩内容，更接近人类处理对话而非图书馆藏书的方式。SSM尚未在前沿领域取代Transformer，但给出了记忆问题的最激进答案：停止记忆，开始过滤。
据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。，这一点在搜狗输入法中也有详细论述
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