NVIDIA 提出 ReplaySSM 加速混合模型解码
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NVIDIA 提出 ReplaySSM 加速混合模型解码
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AI 综述
NVIDIA 提出名为 ReplaySSM 的方法，重新设计混合模型解码时的状态存储方式，目标是加速解码。 这类混合模型把状态空间模型（SSM）层与少量注意力层交错堆叠，NVIDIA 称 Nemotron 3、Qwen3.5 至 Qwen3.8、Kimi-K3、GLM-5.3-Flash 等模型采用该结构，其 SSM 层分别使用 Mamba-2、Gated DeltaNet（GDN）或 Kimi Delta Attention（KDA）。
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最新进展10月13日 00:00
ReplaySSM：重新思考状态存储，加速混合模型解码报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- NVIDIA Technical BlogReplaySSM：重新思考状态存储，加速混合模型解码
NVIDIA 提出 ReplaySSM，重新思考混合模型的状态存储方式以加速解码。NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5 至 Qwen3.8、Kimi-K3、GLM-5.3-Flash 等混合模型将 SSM 层与少量注意力层交错，SSM 层分别采用 Mamba-2、Gated DeltaNet（GDN）或 Kimi Delta Attention（KDA）。
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