一、开篇：一个可并行训练的 RNN2021 年前后，一位名叫Bo Peng（彭博）的独立研究者开始了一个雄心勃勃的开源项目。他想回答一个看似"反潮流"的问题：在 Transformer 统治一切的时代，RNN 真的死了吗？能不能造一个既像 Transformer 那样能并行训练，又像 RNN 那样能高效推理的架构？这个项目就是RWKV——名字来自它的四个核心组件：Receptance、Weight、Key、Value。它常被描述为一句话：“一个可以像 Transformer 那样并行训练的 RNN。”时代背景：Transformer 的甜蜜与烦恼2017 年 Transformer 横空出世后，凭借自注意力机制和完全并行的训练，迅速统治了自然语言处理乃至整个深度学习。GPT、BERT、LLaMA 等一系列模型都建立在 Transformer 之上。但 Transformer 有一个结构性的痛点——自注意力的复杂度是序列长度的平方
一、开篇：一个可并行训练的 RNN2021 年前后，一位名叫Bo Peng（彭博）的独立研究者开始了一个雄心勃勃的开源项目。他想回答一个看似"反潮流"的问题：在 Transformer 统治一切的时代，RNN 真的死了吗？能不能造一个既像 Transformer 那样能并行训练，又像 RNN 那样能高效推理的架构？这个项目就是RWKV——名字来自它的四个核心组件：Receptance、Weight、Key、Value。它常被描述为一句话：“一个可以像 Transformer 那样并行训练的 RNN。”时代背景：Transformer 的甜蜜与烦恼2017 年 Transformer 横空出世后，凭借自注意力机制和完全并行的训练，迅速统治了自然语言处理乃至整个深度学习。GPT、BERT、LLaMA 等一系列模型都建立在 Transformer 之上。但 Transformer 有一个结构性的痛点——自注意力的复杂度是序列长度的平方
