state-management
Ao contrário dos Transformers com KV cache, o RWKV mantém um estado recorrente de tamanho fixo que resume todo o contexto anterior.
- Skills
- Investigação em IA
- 0
Para que serve e como usar
Uma skill que ensina o Claude Code a executar bem tarefas de investigação em ia. É conhecimento empacotado que o modelo passa a usar sempre que for relevante.
- Instale a skill (comando acima).
- No Claude Code, descreva o que precisa - a skill ativa-se sozinha quando o contexto encaixa.
- Não precisa de decorar comandos: fala em linguagem natural e a skill faz o resto.
Instalar (Claude Code)
mkdir -p .claude/skills/state-management && curl -fsSL https://doutorai.pt/data/lib/skills__state-management.md -o .claude/skills/state-management/SKILL.mdCole este comando no terminal, na pasta do seu projeto, e o componente é instalado automaticamente.
Conteúdo
# RWKV State Management
## Understanding RWKV State
Unlike Transformers with KV cache, RWKV maintains a **fixed-size recurrent state** that summarizes all previous context.
### State Components
```python
state = {
'att_aa': torch.zeros(n_layers, d_model), # Attention numerator accumulator
'att_ab': torch.zeros(n_layers, d_model), # Attention denominator accumulator
'att_x_prev': torch.zeros(n_layers, d_model), # Previous x for time-mixing
'ffn_x_prev': torch.zeros(n_layers, d_model) # Previous x for channel-mixing
}
```
**Total state size**: `4 × n_layers × d_model` p
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