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title: "Memory Caching: RNNs with Growing Memory"
created: 2026-04-19
updated: 2026-04-19
type: paper
tags: [llm, architecture, deep-learning]
sources: [raw/papers/behrouz-memory-caching-rnn-2026.md]
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# Memory Caching: RNNs with Growing Memory

**arXiv:** 2602.24281 [cs.LG] · 2026-02-27
**作者:** [[behrouz-memory-caching-rnn]], Zeman Li, Yuan Deng, Peilin Zhong, [[behrouz-memory-caching-rnn]], [[behrouz-memory-caching-rnn]]

## 核心贡献

提出 **Memory Caching (MC)** 技术，通过缓存 RNN 隐藏状态的检查点，使 RNN 的有效记忆容量随序列长度增长。这一技术在 RNN 的固定记忆 $O(L)$ 和 Transformer 的增长记忆 $O(L^2)$ 之间提供了一个灵活的插值权衡。

## 关键发现

- RNN 在回忆密集型任务中表现不佳的原因通常归因于**固定大小的记忆**
- MC 通过缓存隐藏状态的检查点，允许 RNN 有效记忆容量增长
- 提出四种 MC 变体：包括门控聚合和稀疏选择机制
- 适用于线性和深层记忆模块
- 实验结果：MC 提升了 RNN 在语言建模和长上下文理解任务上的性能
- 在上下文回忆任务中，MC 变体表现接近 Transformer，优于当前最优 RNN 模型

## 复杂度分析

| 模型类型 | 记忆复杂度 | 记忆特性 |
|----------|-----------|----------|
| 传统 RNN | $O(L)$ | 固定大小记忆 |
| Transformer | $O(L^2)$ | 随上下文增长 |
| MC-RNN | $O(L)$ ~ $O(L^2)$ | 可调节的灵活插值 |

## 相关概念

- [[memory-caching-rnn]] — Memory Caching 技术详解
- [[subquadratic-transformer-alternatives]] — Transformer 的次二次替代方案

## 来源

- arXiv: https://arxiv.org/abs/2602.24281
