RWKV-LM

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RWKV 在开源大模型里算是个大胆的异类：它主动放弃了当下 Transformer 普遍依赖的注意力机制，改用纯循环网络结构。这意味着随着上下文变长，推理成本不会跟着涨，也省去了 KV-cache 的管理负担。如果你要在有限硬件上处理超长文档或大量并发请求，这个特性会非常实在。这个仓库是 RWKV-7 'Goose' 架构的参考实现，训练代码、CUDA 内核和演示脚本都齐了，想自己训练或微调 RWKV 模型而不是直接加载现成权重的话，这里就是起点。对于在边缘设备或手机上探索 Transformer 替代方案的团队来说，这套架构和常见的 GPT 风格栈确实很不一样。另外，RWKV 是 Linux 基金会旗下的 AI 项目，代码的长期维护也多了一层保障。