xlstm

xLSTM 是一种新型循环神经网络架构，是对传统 LSTM 的扩展与增强，通过指数门控机制、规范化/稳定化技术及矩阵记忆单元提升长期依赖建模能力。其核心特点是兼顾RNN的高效推理优势与接近Transformer的语言建模性能，已实现70亿参数规模的开源语言模型（xLSTM Large），支持快速、低内存占用的序列生成。适用于对延迟敏感、资源受限场景下的语言建模、文本生成与序列预测任务，尤其适合需平衡性能与推理效率的边缘部署或长序列处理需求。