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Transformers 的二次复杂度和弱长度外推限制了它们扩展到长序列的能力，虽然存在线性注意力和状态空间模型等次二次解决方案

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继Mamba之后，又一敢于挑战Transformer的架构诞生了！

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Transformer 的重要性无需多言，目前也有很多研究团队致力于改进这种变革性技术，其中一个重要的改进方向是提升 Transformer 的效率，比如让其具备自适应计算能力，从而可以节省下不必要的计算。

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提出图像生成新范式，从预测下一个token变成预测下一级分辨率，效果超越Sora核心组件Diffusion Transformer（DiT

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通过这项技术，能使transformer大模型在有限的计算资源 条件下，处理无限长度的输入。

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为解决大模型（LLMs）在处理超长输入序列时遇到的内存限制问题，本文作者提出了一种新型架构：Infini-Transformer，它可以在有限内存条件下，让基于Transformer的大语言模型（LLMs）高效处理无限长的输入序列。实验结果表明：Infini-Transformer在长上下文语言建模任务上超越了基线模型，内存最高可节约114倍。

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它通过将压缩记忆（compressive memory）整合到线性注意力机制中，用来处理无限长上下文

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不走Transformer寻常路，魔改RNN的国产新架构RWKV，有了新进展： 提出了两种新的RWKV架构，即Eagle (RWKV-5) 和Finch（RWKV-6)。

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谷歌又放大招了，发布下一代 Transformer 模型 Infini-Transformer。

关键词: AI框架,Transformer,AI架构,谷歌AI,Mixture-of-Depths

谷歌终于更新了Transformer架构。最新发布的Mixture-of-Depths（MoD），改变了以往Transformer计算模式。它通过动态分配大模型中的计算资源，跳过一些不必要计算，显著提高训练效率和推理速度。