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MoR

Transformer危!谷歌MoR架构发布:内存减半推理速度还翻倍

2025年7月17日23时 作者 量子位

谷歌推出的新架构Mixture-of-Recursions(MoR)在单一框架中实现了参数共享和自适应计算,提高了推理速度并减少了内存需求。它超越了Transformer,在相同的训练预算下提供了更高的性能和效率。

分类 资讯 标签 DeepMind、 KAIST、 MILA、 MoR、 Transformer、 递归 发表评论

「有望成为Transformer杀手」,谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度

2025年7月17日16时 作者 机器之心

挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别,训练和推理的成本变得高昂,阻碍了其在许多实际应用中的推广与落

分类 学术、 资讯 标签 MoR、 参数共享、 可扩展性、 提前退出、 计算需求降低、 递归结构 发表评论

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