补齐Transformer规划短板又不放弃快速思考，田渊栋团队的Dualformer融合System 1和2双重优势

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前言   一个 token 就能控制模型快些解答或慢点思考。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注，甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型，而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此，其从人类认知理论中获得了灵感，提出了一种新型 Transformer 架构：Dualformer。 根据人类认知理论，人类的思考受到两个系统控制： System 1：系统 1，速度快，基于直觉。 System 2：系统 2，速度更慢，更加深思熟虑。 近期有研究表明，如果将系统 2 过程整合进 Transformer 和大型语言模型中，就能显著提升 ………………………………