DeepMind 科学家谈 MatFormer：让智能体按任务难度调算力

jainprateek_ · x · 2026-09-04

Google DeepMind 杰出科学家 Prateek Jain 在访谈《Routing Intelligence》中介绍其 MatFormer 研究方向：当前模型对每个 token（无论难易）消耗相同算力，而 MatFormer 是一种将小 transformer 嵌套在大 transformer 内的架构，让智能体可根据任务难度动态「调高或调低」所用模型规模。

访谈还讨论了让 AI 智能体长时间处理困难任务的两种高层思路——一是给智能体足够的上下文以容纳更多信息，二是通过架构层面的弹性伸缩来匹配任务难度。