图灵奖得主Yoshua Bengio新作：我们需要的只是 RNN 吗?｜大模型论文日报

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点击上方“ 图灵人工智能 ”，选择“星标”公众号 您想知道的人工智能干货，第一时间送达                           今日值得关注的大模型前沿论文 Yoshua Bengio新作：我们需要的只是 RNN 吗？ 训练扩散 Transformer 比你想象的要容易 苹果团队提出 KV Prediction：缩短第一个 token 的生成时间 Meissonic：非自回归掩码图像建模文生图模型 新国大、阿里团队：利用视觉大语言模型实现先进的文生图 北大、昆仑天工团队：用错误驱动的洞察力监督和纠正语言模型 Yoshua Bengio新作：我们需要的只是 RNN 吗？ Transformers 在序列长度方面的可扩展性限制重新激发了人们对在训练过程中可并行化的递归序列模型的兴趣。因此，人们提出了许多新型递归架构，如 S4、Mamba 和 Aaren，它们都能达到相当的性能。 在这项工作中，来自 Borealis AI 和蒙特利尔大学的研究团队重温 ………………………………