主观深度和时间尺度Transformer：学习在哪里以及何时进行计算

这篇文章来自ArXiv，可能提出了一种新的Transformer架构方法。标题表明重点是优化Transformer内的计算，可能通过动态调整处理深度和操作的时间尺度来实现。“主观深度”和“时间尺度”这两个术语暗示了一种学习的、自适应的机制，而不是固定的配置。这项研究可能探索了提高大型语言模型（LLM）效率和性能的方法。