英伟达开源大模型记忆压缩黑科技：128K上下文提速2.7倍，无需额外缓存打破长文本处理瓶颈

【量子位 2026年1月16日讯】大模型处理长文本时的“内存焦虑”终于有了新解法。1月14日，英伟达联合斯坦福大学、UC伯克利等机构，正式开源新一代大模型记忆压缩方案TTT-E2E。这款基于标准Transformer架构的技术，通过“测试时动态学习压缩”创新思路，在128K超长文本任务中实现2.7倍推理提速，处理2M上下文时提速更是高达35倍，且无需依赖额外缓存存储数据。更关键的是，其性能不仅未因效率提升而打折，在部分长文本任务中甚至超越全注意力模型，为大模型轻量化部署与长上下文应用开辟新路径。

一、核心突破：动态学习压缩记忆，告别“额外缓存依赖”

传统大模型处理长文本时，需通过KV缓存存储历史token信息，上下文越长缓存占用越高，最终导致推理延迟飙升。TTT-E2E则跳出“缓存存储”的传统思路，将长文本建模转化为“持续学习任务”，让模型在处理文本时动态压缩关键信息至自身权重，从根本上解决内存瓶颈。

1. 技术原理：测试时学习+权重动态更新

TTT-E2E的核心创新在于“让模型在测试阶段持续学习”，具体分为训练与推理两大环节：

• 训练阶段：元学习初始化，适配“测试时学习”模式团队通过元学习（Meta-Learning）为模型做“预处理”——将每个训练序列模拟成测试序列，先在“内循环”中让模型模拟测试时的学习过程（读取文本→更新参数），再在“外循环”中优化模型初始参数。这种设计让模型天生具备“快速吸收新信息”的能力，确保测试时能高效适配动态学习需求，实现训练与测试的端到端对齐。

• 推理阶段：实时压缩信息至权重，无需额外缓存当模型处理长文本时，不再依赖KV缓存存储历史信息，而是每读取一段文本（如8K滑动窗口内的内容），就通过梯度下降更新自身参数，将这段文本的核心逻辑、关键信息动态压缩到权重中。例如处理128K文档时，模型会逐段读取内容并更新参数，最终仅通过自身权重保留关键信息，无需额外存储冗余数据，内存占用始终保持稳定。

2. 三大优化：平衡效率、稳定性与性能

为避免动态更新参数导致的“训练不稳定”“计算成本飙升”等问题，TTT-E2E设计了三项关键优化策略：

• 迷你批处理+滑动窗口组合：将测试时的文本分成多个迷你批，配合8K大小的滑动窗口注意力，既解决单token梯度更新易爆炸的问题，又保证模型能记住批内上下文，计算并行度提升3倍以上；

• 精准参数更新策略：仅更新模型的MLP层（冻结嵌入层、归一化层与注意力层），且只更新最后1/4的网络块。这种“局部更新”设计，在减少60%计算成本的同时，避免参数全局更新导致的“知识混乱”；

• 双MLP分层存储：防止“学新忘旧”在需更新的网络块中加入“静态MLP”与“动态MLP”两层结构：静态MLP专门存储预训练阶段的基础知识，动态MLP负责吸收推理时的新上下文信息。两者分工协作，既保证模型能快速学习新内容，又避免传统持续学习中的“灾难性遗忘”问题。

3. 架构优势：基于标准Transformer，易部署、兼容性强

与Mamba、Gated DeltaNet等依赖特殊架构的长文本模型不同，TTT-E2E基于带滑动窗口注意力的标准Transformer开发，无需修改底层架构即可适配现有大模型。这意味着开发者无需重构模型代码，只需集成TTT-E2E的压缩逻辑，就能让Llama、Qwen等主流模型获得长文本处理能力，大幅降低技术落地门槛。

二、性能实测：128K上下文提速2.7倍，部分任务超越全注意力模型

在3B参数模型的基准测试中，TTT-E2E展现出“效率与性能双赢”的优势，尤其在长文本场景中表现突出，彻底打破“效率提升必牺牲性能”的行业认知。

1. 效率碾压：延迟不随上下文增长，2M文本提速35倍

传统全注意力模型的推理延迟会随上下文长度线性增长，而TTT-E2E的延迟始终保持恒定（类似RNN），具体表现为：

• 在H100显卡上，处理128K上下文时，推理速度比全注意力模型快2.7倍，比滑动窗口注意力模型快1.8倍；

• 处理2M超长长文本时，提速效果更显著，比全注意力模型快35倍，比Mamba 2快12倍；

• 无论处理8K还是128K文本，用户获得的响应速度基本一致，解决长文本场景“等待时间飙升”的痛点。

2. 性能持平甚至超越：长文本任务表现优异

效率提升的同时，TTT-E2E的任务性能并未打折。在长文本理解、文档摘要等任务中：

• 测试损失与全注意力Transformer持平，部分任务（如128K文档逻辑梳理）损失值更低，表明其对长文本核心逻辑的捕捉更精准；

• 对比Mamba 2、Gated DeltaNet等同类长文本模型，TTT-E2E在128K上下文任务中的性能优势明显，尤其在“长文本逻辑连贯性”相关任务中，表现领先10%-15%；

• 经Qwen-8B模型评估，其生成的长文本质量稳定，损失值持续低于传统模型，避免了部分模型“长文本生成越写越偏”的问题。

3. 局限性：细节召回能力弱于全注意力模型

尽管优势显著，TTT-E2E仍存在特定场景局限：在“大海捞针”类任务（如从128K文档中精准定位某一具体数字、细节描述）中，表现远不如全注意力模型。这是因为其核心是“压缩记忆”，会过滤掉看似无关的细节信息，而全注意力模型能近乎无损地召回所有历史token——这也意味着，TTT-E2E更适合长文本逻辑理解、摘要生成等“抓重点”任务，而非精准细节检索场景。

三、行业对比：差异化突破，填补长文本处理空白

当前长文本模型主要分为“全注意力模型（高准确率但效率低）”“特殊架构模型（如Mamba，高效率但兼容性弱）”两类，TTT-E2E则通过“标准架构+动态压缩”的组合，填补了“高效、兼容、高性能”三者兼顾的空白。

从对比可见，TTT-E2E的核心优势在于“兼容性+效率平衡”——既保留标准Transformer的高兼容性，又具备接近特殊架构模型的效率，同时性能不打折，尤其适合需要“低成本部署长文本模型”的场景，如边缘设备、中小规模算力环境等。

四、开源与应用：代码全开放，赋能多场景长文本需求

目前，TTT-E2E的代码、论文已在GitHub、arXiv等平台完全开源，开发者可直接基于现有大模型集成该方案，无需复杂改造。其应用潜力主要集中在三大方向：

1. 长文本处理场景：文档理解、摘要生成、多轮对话

在需要处理超长文本的场景中，TTT-E2E可大幅降低部署成本：

• 企业文档分析：处理100K+的财报、合同文档时，无需高性能GPU支撑，普通GPU即可实现快速推理，同时精准提取核心信息（如合同条款、财务数据逻辑）；

• 多轮对话系统：支撑数万轮对话的上下文记忆，无需清理历史缓存，对话连贯性与响应速度均优于传统模型；

• 长文本摘要：生成128K文档的结构化摘要时，效率比全注意力模型快2.7倍，且摘要逻辑连贯性提升15%。

2. 轻量化部署：边缘设备、低算力环境适配

由于无需额外缓存且内存占用稳定，TTT-E2E为大模型在边缘设备（如智能家居、可穿戴设备）的部署提供可能：

• 适配嵌入式GPU（如Jetson系列）时，可处理8K-32K上下文的任务，内存占用比传统模型低60%，满足智能手表、家用机器人的长文本交互需求；

• 在云服务部署中，单卡可同时服务的长文本请求数量提升2-3倍，大幅降低算力成本。

3. 技术生态延伸：与其他压缩技术协同增效

TTT-E2E还可与英伟达此前推出的KV缓存压缩技术（如NVFP4、kvtc）协同使用，进一步提升效率：例如先用TTT-E2E动态压缩关键信息至权重，再通过NVFP4量化权重，最终实现“内存占用降低70%+推理提速3倍”的叠加效果，为超大规模模型的轻量化部署提供更多可能。

五、背后团队：斯坦福博士后领衔，深耕“测试时训练”多年

TTT-E2E的研发团队汇聚了英伟达、斯坦福大学、Astera研究所等机构的核心力量，项目总负责人为斯坦福大学博士后研究员Yu Sun。他自2019年起便专注于“测试时训练（Test-Time Training）”领域，提出了该技术的早期概念框架，此次TTT-E2E正是其多年研究的集大成之作——旨在让AI系统像人类一样“边处理信息边学习”，最终实现更高效的持续学习能力。

Yu Sun在采访中表示：“传统大模型处理长文本时，就像用大容量笔记本记笔记，记的内容越多翻找越慢；而TTT-E2E则让模型学会‘提炼重点记在脑子里’，无需依赖笔记本，处理效率自然大幅提升。未来我们希望进一步优化细节召回能力，让这项技术覆盖更多场景。”

结语：大模型长文本处理，从“缓存依赖”走向“动态学习”

TTT-E2E的推出，不仅为大模型长文本处理提供新解法，更打破了“长上下文必依赖高缓存”的行业惯性认知。其“动态学习压缩记忆”的思路，既保留标准Transformer的兼容性与高性能，又具备特殊架构模型的高效率，为大模型在长文本场景的规模化应用扫清关键障碍。

对于开发者而言，开源的TTT-E2E意味着无需从零研发，即可快速为现有模型赋予长文本处理能力；对于行业而言，这项技术或将推动大模型从“依赖高算力、高缓存”向“轻量化、高效化”转型，让长文本应用（如企业级文档分析、边缘设备对话）真正落地。目前，团队已在GitHub发布完整代码与部署教程，感兴趣的开发者可直接体验——或许在不久的将来，处理百万级上下文的大模型，将不再需要“天价算力”支撑。

开源地址：

• GitHub：https://github.com/test-time-training/e2e

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2512.23675