Artikel “Memikirkan Kembali Model Rekuren · Bagian Kedua” yang menduduki peringkat teratas komunitas makalah AI hari ini layak dibahas di dunia kripto. Artikel itu mengulas ulang perilaku penalaran arsitektur rekuren pada titik tetap, menjadikan kedalaman rekuren sebagai kenop yang dapat disetel, dan meningkatkan kemampuan penalaran berantai model bahasa tanpa menambah parameter.
Jika pendekatan ini terus dikembangkan, kaitannya dengan pelatihan terdesentralisasi sangatlah langsung: pembagian tugas antarsubnet dan iterasi rekuren memang merupakan bagian dari pendekatan ini, yang hampir sama dengan metode pelatihan yang ditempuh $TAO dan $FET . Siapa pun yang membuat terobosan dalam kedalaman rekuren akan memperoleh bobot lebih besar dalam penilaian subnet. Ini adalah kaitan struktural, bukan sekadar penumpukan konsep.
Layak terus dipantau dalam jangka panjang.
#循环模型架构 #去中心化AI #AI
Jika pendekatan ini terus dikembangkan, kaitannya dengan pelatihan terdesentralisasi sangatlah langsung: pembagian tugas antarsubnet dan iterasi rekuren memang merupakan bagian dari pendekatan ini, yang hampir sama dengan metode pelatihan yang ditempuh $TAO dan $FET . Siapa pun yang membuat terobosan dalam kedalaman rekuren akan memperoleh bobot lebih besar dalam penilaian subnet. Ini adalah kaitan struktural, bukan sekadar penumpukan konsep.
Layak terus dipantau dalam jangka panjang.
#循环模型架构 #去中心化AI #AI
