【源头活水】斯坦福与Meta联手，推出革命性TTT架构：挑战Transformer和Mamba的地位

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“ 问 渠 那 得 清 如 许 ， 为 有 源 头 活 水 来 ” ， 通 过 前 沿 领 域 知 识 的 学 习 ， 从 其 他 研 究 领 域 得 到 启 发 ， 对 研 究 问 题 的 本 质 有 更 清 晰 的 认 识 和 理 解 ， 是 自 我 提 高 的 不 竭 源 泉 。 为 此 ， 我 们 特 别 精 选 论 文 阅 读 笔 记 ， 开 辟 “ 源 头 活 水 ” 专 栏 ， 帮 助 你 广 泛 而 深 入 的 阅 读 科 研 文 献 ， 敬 请 关 注 ！ 近日，斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校（UCSD）、加州大学伯克利分校以及Meta公司的研究团队共同宣布了一项重大突破，他们成功研发出一种全新的机器学习架构，该架构以革命性的方式替换了传统循环神经网络（RNN）中的隐藏状态。 该架构的核心在于引入了一种名为“测试时间训练层”（Test-Time-Training layers，简称TTT）的创新方法。TTT层通过独特的梯度下降技术，对输入token进行高效压 ………………………………