Bài viết đứng đầu cộng đồng nghiên cứu AI hôm nay, “Suy nghĩ lại về mô hình tuần hoàn · Phần 2”, đáng để bàn trong giới tiền mã hóa. Bài viết phân tích lại hành vi suy luận của kiến trúc tuần hoàn tại điểm cố định, xem độ sâu tuần hoàn như một nút điều chỉnh, qua đó nâng cao khả năng suy luận theo chuỗi của mô hình ngôn ngữ mà không cần tăng thêm tham số.

Nếu tiếp tục phát triển theo hướng này, mối liên hệ với huấn luyện phi tập trung rất rõ ràng: phân công giữa các subnet và lặp tuần hoàn vốn là cốt lõi của hướng đi này, gần như trùng khớp với phương thức huấn luyện mà $TAO và $FET đang theo đuổi. Ai tạo được đột phá về độ sâu tuần hoàn sẽ giành được trọng số lớn hơn trong hệ thống chấm điểm subnet. Đây là điểm giao nhau về mặt cấu trúc, chứ không đơn thuần là sự chồng ghép các khái niệm.

Đáng để theo dõi lâu dài.

#循环模型架构 #去中心化AI #AI