Transformer作者重磅预言：AI无寒冬，推理革命引爆万亿市场！
原生记忆、离线智能，大模型进化分水岭真的来了？
即使能够部署，这样的模型也很难再进行大的更新，因为反向传播所需的计算量非一般设备可以负荷，「训推同步」（即让模型在执行推理任务的同时还能进行学习和参数更新，就像小孩在和大人相处的过程中学习新东西）很难实现。 …
而原生记忆能力是大模型迈向通用人工智能的关键基石，其重要性在于不仅能够让模型记住用户是谁、曾经说过什么、喜好什么，更能在长期交互中实现知识更新、个性化演进与情境理解，在此基础上，模型才能从工具进化为真正的个…
与以往孤立处理参数减少或自适应计算的方法不同，MoR 将动态 token 级路由集成到参数高效的递归 Transformer中，创建了一种协同架构，实现了「无需承担大模型成本的大模型质量」。这些改进来源于 …
这些结果表明，MoR具备良好可扩展性和高参数效率，可替代旧架构。
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