DeltaTTT：将两层记忆网络改为逐层优化

Yining Li 等研究者发布 DeltaTTT，将两层记忆网络的联合内循环优化改为逐层学习：每层分配局部预测目标，并用状态相关的 delta 规则更新。该方法在保留非线性读出的同时支持分块并行计算。 研究者在 DeltaNet 和 LaCT 骨干上实验，称语言建模与检索表现相比各自的循环基线有所提升。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。