待验证50% 置信事实精确时间

端侧推理最常出现的问题是内存，上下文长度会悄悄撑大KV缓存直至与权重相撞

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/10/12

首次发现

来源

端侧大模型推理：规格表不会告诉你的真实取舍

涉及实体

KV缓存concept 端侧推理concept

相关事实

已验证艾宾浩斯遗忘曲线揭示记忆强度随时间呈指数级衰减，通过间隔重复可延缓这一过程77% 相似待验证在真实使用场景中反复遇到某个知识点，比集中死记硬背更能形成持久记忆，与间隔效应和必要难度理论相印证76% 相似待验证推理过程中动态增长的KV Cache会持续占用显存，长对话时可能突然触发OOM崩溃76% 相似待验证长期记忆设计的核心矛盾是：记得越多成本和噪音越高，清理不及时准确性越差，业界目前没有标准答案75% 相似待验证主动遗忘和摘要压缩是对抗记忆库无限膨胀的必要手段75% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1005175

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1005175

MCP

get_claim(id=1005175)