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ReplaySSM优化混合模型解码
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AI 综述
2026年10月13日，NVIDIA Developer发布一手报道，介绍ReplaySSM。报道称，ReplaySSM面向混合模型重新设计SSM状态存储，用于加速包含少量attention层的模型解码。报道提到，NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5至Qwen3.8、Kimi-K3和GLM-5.3-Flash均采用这类混合结构；其中SSM层包括Mamba-2、Gated DeltaNet（GDN）或Kimi Delta Attention（KDA）。目前报道主要说明了ReplaySSM的设计目标、适用模型结构和相关SSM层类型，尚未提供更多后续进展。
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最新进展10月13日 00:00
NVIDIA发布ReplaySSM，称可加速混合模型解码。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- NVIDIA DeveloperReplaySSM：重新思考状态存储以加速混合模型解码
ReplaySSM 针对混合模型重新设计 SSM 状态存储，以加速包含少量 attention 层的解码。NVIDIA Nemotron 3、Qwen3.5 through Qwen3.8、Kimi-K3 和 GLM-5.3-Flash 都采用这类结构，SSM 层包括 Mamba-2、Gated DeltaNet（GDN）或 Kimi Delta Attention（KDA）。
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