待验证50% 置信事实精确时间
DeltaNet 属于线性注意力/状态空间模型，用可更新的递归状态矩阵代替标准注意力中的全历史 KV 存储，计算与存储随序列长度呈线性增长而非平方增长。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/20
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证DeltaNet是线性注意力的变体，用增量更新规则替代softmax注意力，将序列处理复杂度从O(n²)降至O(n)78% 相似待验证门控DeltaNet通过维护固定大小的隐状态矩阵，使推理时的内存占用与上下文长度无关72% 相似待验证KDA（Kernelized Delta Attention）将Delta规则核化，试图在递归状态和注意力之间找到更平滑的插值。67% 相似待验证Mamba-2、Gated DeltaNet和KDA是三种新型状态更新机制，用于替代部分注意力层，以线性复杂度的递归结构实现高效状态记忆。66% 相似待验证KDA 是线性注意力机制变体，使用固定大小的循环状态，不保留 KV 缓存66% 相似
引用此条事实
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