主要观点总结
文章概述了多篇文章的要点，包括非线性RNN的可扩展和稳定并行化研究、语言模型的关键期、xAI-Drop方法、基于“LLM即元裁判“的自改进对齐、以及嵌套专家混合等内容。这些文章讨论了机器学习中的多个方面，如并行化非线性RNN、语言模型的关键期研究、可解释性驱动的GNN训练、自我改进的语言模型对齐，以及自适应处理视觉Token等。
关键观点总结
关键观点1: 非线性RNN的可扩展和稳定并行化研究
文章提出将非线性RNN求值建模为定点问题，利用牛顿法并行求解，提高了计算效率并改善了稳定性。
关键观点2: 语言模型是否有语言习得的关键期
文章通过实验发现，语言模型本身并不自然产生关键期效应，需要额外的机制来限制可塑性才能模拟出人类特有的关键期效应。
关键观点3: xAI-Drop：基于可解释性驱动GNN训练
文章提出了xAI-Drop方法，利用可解释性识别并排除GNN训练过程中可能产生噪声的节点，提高了模型鲁棒性并防止过度平滑。
关键观点4: 基于“LLM即元裁判“的自改进对齐
文章提出元奖励机制，为模型自己的判断分配元奖励以提高其判断技能，实现了自我改进型模型。
关键观点5: 嵌套专家混合：自适应处理视觉Token
文章提出了MoNE框架，可以动态分配计算资源给视觉Transformer模型，大幅减少冗余计算，提高了模型性能。
文章预览
LG - 机器学习 CV - 计算机视觉 CL - 计算与语言 IR- 信息检索 1、[LG] Towards Scalable and Stable Parallelization of Nonlinear RNNs 2、[CL] Do Language Models Have a Critical Period for Language Acquisition? 3、[LG] xAI-Drop：Don't Use What You Cannot Explain 4、[CL] Meta-Rewarding Language Models：Self-Improving Alignment with LLM-as-a-Meta-Judge 5、[CV] Mixture of Nested Experts：Adaptive Processing of Visual Tokens 摘要：非线性RNN的可扩展和稳定并行化研究、语言模型是否有语言习得的关键期、基于可解释性驱动GNN训练、基于“LLM即元裁判“的自改进对齐、嵌套专家混合 1、[LG] Towards Scalable and Stable Parallelization of Nonlinear RNNs X Gonzalez, A Warrington, J T.H. Smith, S W. Linderman [Stanford University] 非线性RNN的可扩展和稳定并行化研究 要点: 非线性RNN如GRU和LSTM难以在序列长度上并行化，而transformer和线性RNN可以并行化。Lim等(2024)通过将其形成定
………………………………
