Engrams：用N-gram嵌入表让本地大模型省下注意力层的算力

Engrams通过将最后2-3个token的N-gram映射到预计算向量，把实体名拼写、公式化短语等"数据库查询"类任务从transformer中剥离，O(1)时间复杂度无FLOPs消耗，让神经网络专注推理。

核心要点

• 该内容来自 Reddit · LocalLLaMA，重点关注其技术能力、应用边界与工程价值。
• 涉及 本地LLM、模型优化、推理加速 等主题，适合结合实际项目进一步评估。
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对程序员的意义

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