Chris Manning 点赞：SMT 是内存瓶颈 Transformer 与 RNN 的联合优化
chrmanning · x · 2026-08-25
在 Twitter 上展开了一场实质性的机器学习讨论。Phillip Isola 澄清，虽然 State Space Models (SMT) 有时被视为“提炼的 Transformer”，但实际上它是对内存受限 Transformer 和 RNN 的联合优化。这种看法可能比单纯将其归类为 RNN 变体更为准确，相关细节展示在论文的图表 10 中。
「研究」频道最新
- 新研究 BBT 模型：融合贝叶斯与神经网络提升行为预测 — LakeBrenden · 2026-08-26
- 新研究：结合贝叶斯与神经网络的 BBT 模型 — LakeBrenden · 2026-08-26
- LLM 掌舵自动实验室：贝叶斯优化之外自选搜索空间 — bravo_abad · 2026-08-26
- 清华研究：AI 智体能干活但难“反思”，RSI 遇瓶颈 — TheTuringPost · 2026-08-26
- WIP：LTX-2.3 22B 闭环流式合成，任意时长音视频生成 — nazgut · 2026-08-26
- Nature 揭示：2025 年 14 万条虚假引用出自论文预印本 — yian_yin · 2026-08-26