在NeurIPS 2025会议上，谷歌一口气发布了两项突破性研究，针对大模型架构提出全新解决方案。通过引入“测试时训练”机制，新架构成功将上下文处理窗口扩展至200万token，同时保持高效计算能力。这项成果被业界视为对Transformer架构的重大升级，尤其在处理超长序列任务时展现出显著优势。研究团队指出，传统Transformer架构的自注意力机制存在根本性缺陷：当序列长度增加时，计算复杂度...
网页链接在NeurIPS 2025会议上，谷歌一口气发布了两项突破性研究，针对大模型架构提出全新解决方案。通过引入“测试时训练”机制，新架构成功将上下文处理窗口扩展至200万token，同时保持高效计算能力。这项成果被业界视为对Transformer架构的重大升级，尤其在处理超长序列任务时展现出显著优势。研究团队指出，传统Transformer架构的自注意力机制存在根本性缺陷：当序列长度增加时，计算复杂度...
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