在NeurIPS 2025會議上，谷歌一口氣發佈了兩項突破性研究，針對大模型架構提出全新解決方案。通過引入「測試時訓練」機制，新架構成功將上下文處理窗口擴展至200萬token，同時保持高效計算能力。這項成果被業界視為對Transformer架構的重大升級，尤其在處理超長序列任務時展現出顯著優勢。研究團隊指出，傳統Transformer架構的自注意力機制存在根本性缺陷：當序列長度增加時，計算複雜度...
網頁鏈接在NeurIPS 2025會議上，谷歌一口氣發佈了兩項突破性研究，針對大模型架構提出全新解決方案。通過引入「測試時訓練」機制，新架構成功將上下文處理窗口擴展至200萬token，同時保持高效計算能力。這項成果被業界視為對Transformer架構的重大升級，尤其在處理超長序列任務時展現出顯著優勢。研究團隊指出，傳統Transformer架構的自注意力機制存在根本性缺陷：當序列長度增加時，計算複雜度...
網頁鏈接免責聲明：投資有風險，本文並非投資建議，以上內容不應被視為任何金融產品的購買或出售要約、建議或邀請，作者或其他用戶的任何相關討論、評論或帖子也不應被視為此類內容。本文僅供一般參考，不考慮您的個人投資目標、財務狀況或需求。TTM對信息的準確性和完整性不承擔任何責任或保證，投資者應自行研究並在投資前尋求專業建議。