震撼！斯坦福领衔，全新“TTT”架构颠覆语言模型界，超越Transformer与Mamba的时代已来？

文章预览

  在这个日新月异的AI时代，每一次技术的飞跃都足以让人 瞠目结舌 。今天，就让我们一同见证一场由斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校（UCSD）、加州大学伯克利分校及Meta公司共同掀起的科技风暴——一种名为 “测试时间训练层（Test-Time-Training layers, TTT）” 的全新架构横空出世，它不仅挑战了 传统RNN 与 Transformer 的霸主地位，更以惊人的性能直接赶超甚至击败了业界的佼佼者，Mamba！   1  颠覆性创新 想象一下，一觉醒来，世界已经不同。TTT架构以其独特的创新思路，彻底颠覆了我们对语言模型复杂度的认知。它 摒弃了传统的注意力机制 ，转而采用一种 革命性的方法 ： 在测试时间对模型进行训练，通过梯度下降对输入token进行上下文压缩，这一创举被形象地称为“测试时间训练层”（TTT）。 这一改变，不仅解锁了线性复杂度的架构，更赋 ………………………………