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Constant-Memory Recall: Learned Associations in a Fixed Matrix State
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AI 综述
2026-10-02 arXiv 论文研究一个小规模 DeltaNet 变体，在 32 KiB 固定循环矩阵状态下记忆 32 个键值对，达到 99.95% 平均准确率。填充上下文扩展至 1,798 tokens 时召回率仍接近完美，但清零第一块记忆后召回消失。参数匹配的向量和 Transformer 基线仍接近随机水平，包括额外搜索训练后的 Transformer。
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最新进展10月2日 12:00
论文报告 DeltaNet 变体在固定矩阵状态下实现近完美召回，清零记忆后召回消失，基线接近随机。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv · Machine Learning TheoryConstant-Memory Recall: Learned Associations in a Fixed Matrix State
论文研究了一个小规模 DeltaNet 变体，在 32 KiB 固定循环矩阵状态下记忆 32 个键值对，达到 99.95% 平均准确率。填充上下文扩展至 1,798 tokens 时召回率仍接近完美，但清零第一块记忆后召回消失。参数匹配的向量和 Transformer 基线仍接近随机水平，包括额外搜索训练后的 Transformer。
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