基于能量的Transformer是可扩展的学习者和思考者（论文回顾）

本文回顾了一篇关于基于能量的Transformer的论文，强调了它们作为可扩展的学习者和思考者的潜力。核心思想是使用能量函数来表示数据点之间的关系，为传统的注意力机制提供了一种替代方案。该评论强调了这种方法的潜在好处，包括提高效率和处理复杂依赖关系的能力。文章表明，基于能量的Transformer可以为更强大和高效的AI模型铺平道路，尤其是在需要推理和泛化的领域。然而，该评论也承认这是一个相对较新的研究领域，需要进一步研究才能充分发挥其潜力。

• •基于能量的Transformer为注意力机制提供了一种替代方案。
• •它们使用能量函数来表示数据点之间的关系。
• •这种方法可能会带来更高效和可扩展的AI模型。