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STAPLE：静态稀疏记忆扩展预训练LLM
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AI 综述
2026年10月13日，AGI Hunt 报道，InfiniAI Lab 与 CMU Beidi Chen 团队发布 STAPLE（arXiv:2610.12599）。该方法通过「上循环」把静态稀疏记忆（大型 embedding 表）集成进已经预训练好的 LLM，无需从头重训即可完成扩展。报道称，STAPLE 的能耗比 MoE 低超过 50%。目前该工作以论文形式公开，报道未提及代码、模型权重发布或第三方复现情况。
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最新进展10月13日 03:02
InfiniAI Lab 与 CMU 团队发布 STAPLE，无需重训即可为预训练 LLM 加静态稀疏记忆。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- AGI HuntSTAPLE 论文：静态稀疏记忆扩展预训练 LLM，能耗比 MoE 低超 50%
InfiniAI Lab 与 CMU Beidi Chen 团队发布 STAPLE（arXiv:2610.12599），用「上循环」把静态稀疏记忆（大型 embedding 表）集成进已预训练 LLM，无需从头重训。
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