Recurrent Looped Transformer 论文发布
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Recurrent Looped Transformer 论文发布
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先了解这件事
AI 综述
Yifan Zhang 等人发布论文，提出 Recurrent Looped Transformer（RLT）架构。该架构把层拆分为并行的因果编码器与循环解码器，解码器每一步融合编码器输出与上一 token 的最终解码状态。 据论文描述，这一设计使计算路径随序列长度增长，而单个 token 的成本固定。目前只披露了算法任务实验。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv：cs.LGRecurrent Looped Transformer（RLT）：用循环反馈让 Transformer 计算深度随序列增长
研究者提出 Recurrent Looped Transformer（RLT），将层拆分为并行因果编码器与循环解码器，解码器每步融合编码器输出与上一 token 的最终解码状态，使计算路径随序列长度增长而单 token 成本固定。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。