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“现在需要的不是“能够使用专业技术的工程师”，而是“能够以通俗易懂的方式解释专业知识的工程师”。”
“GFN在推理过程中实现了O(1)的内存复杂度，并通过辛积分表现出无限的稳定性。”
“如果明确地将注意力头限制在特定的感受野大小，就像物理过滤器基质一样呢？”
“让我们来讨论一下！”
“本文深入探讨了现代Transformer架构的实现，超越了原始Transformer (2017)，探索了最先进模型中使用的技术。”
“随着上下文长度增加到数万甚至数十万个 token，Transformer 解码器中的 key-value 缓存成为主要的部署瓶颈。”
“DeepSeek 的新 Engram 模块的目标正是这个差距，通过添加一个与 MoE 并行工作而不是取代它的条件记忆轴。”
““总的来说，我们的经验观察强烈表明，TTT-E2E应该在与训练计算量进行缩放方面产生与全注意力相同的趋势，适用于大型预算的生产运行。””
“谷歌在2019年为Transformer架构（现代神经网络的基础）申请了专利，但并未执行该专利，这使得竞争对手（如OpenAI）能够在此基础上建立一个价值数万亿美元的产业。”
“Transformer模型形成内部“电路”，通过指定的路径处理特定信息。”
“”
“RAG（检索增强生成）是一种通过向大型语言模型提供外部知识来提高回答准确性的技术。”
“一旦你训练了你的仅解码器转换器模型，你就拥有了一个文本生成器。”
“Transformer（ChatGPT，又名Generative Pre-Trained Transformer的基础）的发明者之一表示，它现在正在阻碍进步。”
“大多数早期关于神经形态人工智能的研究都基于用于令牌内处理的脉冲神经网络（SNN），即涉及相同向量输入的多个通道或特征的转换，例如图像的像素。”
“在Long Range Arena (LRA) 基准测试中的评估表明，RMAAT 具有竞争力的准确性和计算和内存效率的显着提高，表明将星形胶质细胞启发的动力学融入可扩展序列模型的潜力。”
“N/A (内容是拉取请求，而不是带有直接引用的论文或文章)”
“现在我一直在想，基于transformer架构的LLM模型本质上是训练过程中过度美化的分类器（在每个步骤中强制预测下一个token）。”
“由于没有文章内容，无法提取相关的引用。”
“这篇论文发表在ArXiv上。”
“GraviBERT 使用基于 Transformer 的推理来进行引力波时间序列分析。”
“这篇文章侧重于使用脉冲驱动的视频转换器进行手术场景分割。”
“该研究来自ArXiv，表明这是一篇预印本出版物。”
“文章的背景是 ArXiv 提交。”
“这篇文章重点介绍了使用基于Transformer的无采样SHAP方法进行可解释的时间序列预测。”
“该研究侧重于使用扩散MRI数据进行缺血性中风病灶分割。”
“使用多尺度几何感知物理注意力 Transformer 在不规则域上学习物理”
“这篇文章是一篇ArXiv论文，表明这是一篇研究出版物。”
“这篇论文介绍了 Hessian-Guided Efficient Dynamic Attention and Token Pruning in Vision Transformer (HEART-VIT)。”
“论文侧重于认知状态的层级几何结构。”