Boltzbit 发论文称 BAST 让 LLM 学习快千倍

Boltzbit 发布预印本论文《Infinite-Parameter LLMs——从实时数据生成与适配权重》，提出 Bayesian Self-learning Transformer（BAST）方法，宣称模型可从实时数据动态生成与适配权重，令 LLM 学习速度最高提升 1000 倍。该工作以「无限参数」为卖点，引发对其实际效果的讨论。

2026-09-24 ~ 2026-09-25 · 2 条相关

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