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TTT模型引领生成式AI革命:Transformers架构与隐藏状态提升机器学习效率
新一代人工智能的焦点——测试时间训练模型(TTT)正崭露头角,作为对Transformers架构的革新。Transformers,如OpenAI的Sora、Anthropic的Claude和谷歌的Gemini等模型的基础,虽然强大,但在处理大规模数据时面临计算效率低下的挑战。随着硬件需求的飙升,企业和环境可持续性面临压力。TTT模型应运而生,由斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校、伯克利分校和Meta的研究团队共同研发,历时一年半。TTT不仅能处理更多数据,而且计算能耗显著降低。 Transformers的核心是隐藏状态,一种存储处理内容的查找表。然而,这种设计使得...