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ReplaySSM聚焦混合模型狀態儲存
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AI 綜述
2026年10月13日，NVIDIA Technical Blog 發布介紹 ReplaySSM 的報道，指出它聚焦重新思考混合模型的狀態儲存，以加快解碼。報道亦説明，混合模型會交錯使用 SSM 層與少量注意力層；NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5 至 Qwen3.8、Kimi-K3 和 GLM-5.3-Flash 均採用這種架構。在這種架構中，SSM 層以固定大小的狀態取代會增長的 KV cache。報道介紹了 ReplaySSM 的研究焦點、混合模型的層組成，以及 SSM 層的狀態儲存方式。
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最新進展10月13日 00:00
NVIDIA Technical Blog 介紹 ReplaySSM 聚焦混合模型狀態儲存，以加快解碼。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月13日
- NVIDIA Technical Blog：Agentic AI / Generative AIReplaySSM：重新思考混合模型的狀態儲存，以加快解碼
ReplaySSM 聚焦重新思考混合模型的狀態儲存，以加快解碼。混合模型會交錯使用 SSM 層與少量注意力層；NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5 至 Qwen3.8、Kimi-K3 和 GLM-5.3-Flash 均採用此架構，而 SSM 層以固定大小的狀態取代會增長的 KV cache。
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