研究揭示固定状态递归关联召回中的卷积与干扰墙
原文标题：Anatomy of Associative Recall in Fixed-State Recurrences: A Matched-State Decomposition, an Interference Wall, and a Curriculum That Breaks It
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论文对固定状态循环模型（线性注意力与状态空间模型）的联想召回能力进行分解分析，发现短因果卷积是主导因素，而非循环结构本身。稀疏监督下的干扰而非容量是瓶颈，距离课程可将召回率从0.021提升至1.000。
- 问题
- 固定状态循环模型在联想召回上落后于注意力，但整体架构对比无法定位原因。
- 方法
- 在固定状态预算下拆解短因果卷积、转移结构与衰减三个单变量轴，分别评估各自贡献。
- 结果
- 卷积带来约+0.5召回；距离课程将召回率从0.021提升至1.000。
- 影响
- 做线性注意力/SSM选型时，别把差距归给循环结构，卷积与训练课程才是关键杠杆。
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拆解固定状态递归模型发现：短因果卷积贡献约 +0.5 召回，干扰而非容量才是瓶颈。
- •在匹配训练下，短因果卷积在两个模型家族均带来约 +0.5 的召回提升，是主导因素。
- •rank-1 转移在 16/32 对上比对角消融高 +0.19/+0.32，但双方都带卷积后差距缩至 +0.03。
- •状态匹配的 Mamba-2 与未加卷积的 rank-1 单元打平，作者称「没有类别结论能成立」。
- •稀疏监督下的干扰是瓶颈：距离课程把同一架构召回率从 0.021 提到 1.000；锁定率从 1/10 升至 7/10（p=0.02）。
为什么重要：此前「线性注意力/SSM 不如注意力」的对比可能测的是缺失的卷积而非递归结构，会直接影响架构选型与复现实验设计。
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