颠覆性突破 | 斯坦福推出“TTT新架构”，超越Transformer与Mamba，让模型{学会学习}！

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打造一个有温度、有趣味、专业的全栈式AI 交流社区， 用心写好每一篇文章！ “   在应用为王的中国，可能很多人只听说过Transformer架构，并不知道还存在其它更有架构，也认为Transfor mer就是终极最优解！ 对于短的上下文而言，它的表现还不错； 但是在大的上下文场景下，它的扇出、效率和内存就成为了性能瓶颈！ 当前阶段的AIGC还处于起步阶段，仅仅在某些领域有了一些成果，距离终极AGI还有很长的路要走！ 然而，长上下文才是我们需要重点考虑的问题，终极AGI终会存在很多这样的场景。本文小编给大家推荐一种由UC伯克利提出的TTT新架构  ，作者提出了一类新的序列建模层，它具有线性复杂性和可表达的隐藏状态。关键思想是使隐藏状态本身成为机器学习模型，更新规则成为自监督学习的一个步骤。 由于隐藏状态甚至在测试序列上也通过训 ………………………………