STEPQuant：Delta-Rule 循环状态量化中，误差何时何地才真正致命从今天觉醒,技术赋予每一个人数字生命当你把一个聊天模型部署成服务时，最先撞上的墙往往不是算力，而是显存。传统 Transformer 的注意力机制需要一个随序列长度线性增长的 KV Cache——上下文越长，缓存越大。线性注意力（Linear Attention）及其变体用固定大小的**循环状态（recurrent state）**替代了这份不断膨胀的缓存，把内存占用从 O(n) 压到 O(1)，这在长上下文并发服务场景里几乎是救命稻草。