前 Meta 研究员发起讨论：SOTA Transformer 的现代特征

前 Meta 资深研究员 François Fleuret 在 X 上发起讨论，盘点当前 SOTA Transformer 模型的关键「现代特征」。他列出心目中的三大件，其中包括 SwiGLU、短程卷积以及混合注意力设计（如 3 次滑动窗口注意力加 1 次全注意力交替重复）等，并询问社区还有哪些被遗漏的重要特性，引发研究者对现代 Transformer 架构演进方向的关注。

2026-11-10 ~ 2026-11-10 · 2 条相关

• François Fleuret 提问:SOTA Transformer 的关键现代特性还有哪些 — francoisfleuret · 2026-11-10
• SOTA Transformer 有哪些现代特征？SwiGLU 与短程卷积被点名 — giffmana · 2026-11-10