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Transformer、RNN 与 SSM 记忆机制对比综述
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AI 综述
2026 年 10 月 7 日，Reddit r/MachineLearning 上有作者从“工作记忆”视角对 RNN、Transformer 与 SSM 三类架构的记忆承载方式进行了对比。RNN 将记忆压缩为逐步传递的循环隐藏状态，其参数规模约为 O(N²)，但状态仅为 O(N)。Transformer 在推理阶段冻结权重，通过不断增长的 KV cache 来保存历史键值信息，作者将其比作“便利贴”式的外部上下文。SSM（以 Mamba 为代表）则回归到定长循环状态，并借助输入依赖的机制来决定对信息的遗忘与保留。该文未给出新的实验数据，仅从机制层面对三类架构进行梳理与比较。截至目前，事件没有更新的后续报道。
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报道时间线
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10月7日
- Reddit · r/MachineLearningTransformer、RNN 与 SSM 的记忆机制对比：从循环状态、KV cache 到类突触连接
作者从"工作记忆"视角比较了 RNN、Transformer 与 SSM 三类架构的记忆承载方式：RNN 将记忆压缩为逐步传递的循环隐藏状态，参数规模约 O(N²) 而状态仅 O(N)；Transformer 在推理时冻结权重，以不断增长的 KV cache 保存历史键值，更像便利贴式的外部上下文；SSM（如 Mamba）回到定长循环状态，并通过输入依赖机制决定遗忘。
本事件热度走势
当前热度 3·可比范围峰值 10（10月7日 01:00）·近 24 小时可比范围变化 -50%
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