最新资讯
dev.to 你的 Agent Harness 应具备的 17 项能力 dev.to 离线 AI 记忆中 0.8 余弦阈值为何失效 dev.to Kimi K3.1 Pro 开放权重:自托管 2.8T 模型前的开发者清单 dev.to 如何通过工具调用引导模型以提升 Harness 质量 dev.to AI Agent 审计轨迹不等于对话记录 dev.to 精简 MCP server 工具数量:更少工具、更小影响面,双重收益 dev.to 为什么 git checkout 无法撤销 AI 编码 agent 的改动? wechat AI短剧门槛降降降!实测即梦短剧工作室:剧本分镜预演一条龙,伙伴计划长期护航 dev.to 让模型改写文档前,先量化事实保真度 dev.to 回放 153 个 Claude Code 与 Codex 会话,审计 Agent 的生产影响范围 dev.to 银行 77 意图分类最便宜 LLM:GPT-6.1 Terra 每次成功任务 $0.000727 theinformation.com Chesky的副业:Airbnb向CEO新设AI实验室出售IP
多元动态
登录 注册
大模型 pub.towardsai.net · @TechSilk

恒定内存推理:4B 开源模型将 KV Cache 固定为 72 MiB

原文 我的收藏

文章介绍 2026 年 10 月 19 日开源的 EdgeRock-4B,由岩芯矩阵(岩山科技旗下)联合港科大与 CMU 研究人员发布。该模型采用“Rock Memory Anchors”,使每序列注意力 KV cache 固定为 72 MiB,不随上下文从 4K 增至 256K 而变化;作者称在 256K 下较其转换来源 Qwen3.5-4B 减少 99.1%。文章指出该发布获中文科技媒体广泛报道,但当时未见英文媒体报道,仅有模型卡与 arXiv 报告可查。

AI推荐理由 介绍 Rock Matrix 联合港科大、CMU 开源的 EdgeRock-4B,称其将每序列 KV cache 固定为 72 MiB,256K 上下文下较基座 Qwen3.5-4B 减少 99.1%,对长推理与 Agent 长轨迹服务的内存成本有直接价值;但数据来自作者转述模型卡与 arXiv 报告,尚无英文媒体报道,需以原始材料复核。

78

正文

当前仅保存了标题或简介;并非所有来源都提供正文,可通过下方原文链接查看。

来源报道 · 1 篇 · 以下链接均前往原始媒体

← 返回精选动态 原文

更多内容