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// ∿ 新架构:SSM / 线性注意力

RWKV

能像 Transformer 并行训练、像 RNN 一样推理的模型。

2023 高级 核心

通俗解释

用带时间衰减的线性注意力式机制取代 softmax 注意力,训练可并行,推理时只需固定大小的状态。由开源社区主导,已有多代版本。

用在哪里:RWKV 系列开源模型

时间轴 · 前置 → 当前 → 后继

1997 LSTM 长短期记忆网络2020 线性注意力2023 RWKV

01原始论文

RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era

Bo Peng, Eric Alcaide, Quentin Anthony, et al. · 2023

arXiv ↗ ✓ 已核实 · arXiv API

02知识位置

左边先学;右边是学完它之后可以学的。

先学

RWKV

学完可以学

  • 图谱里暂无后继

相关:RetNet 保留网络Mamba 选择性状态空间

03学习资料

官方文档、图解、课程和参考实现,链接都核对过。

04在课程里哪里学

给 AI 读 / 数据说明

数据更新于:AI 算法图谱与课程体系(北京时间)