Research#llm🔬 Research分析: 2026年1月4日 09:49

更强大的无归一化Transformer

发布:2025年12月11日 18:58
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ArXiv

分析

这篇文章报告了关于无归一化Transformer的研究，可能探索了与传统Transformer架构相比在效率、性能或稳定性方面的改进。重点是Transformer模型家族内的特定架构创新。

要点

    引用

    “”

    较旧

    HybridToken-VLM: Hybrid Token Compression for Vision-Language Models

    较新

    Weight Transformations in Bit-Sliced Crossbar Arrays for Fault Tolerant Computing-in-Memory: Design Techniques and Evaluation Framework

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    来源: ArXiv