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其次,这些NCA演化轨迹被切分为序列(使用类似视觉Transformer的2×2图像块),并输入至一个标准的、以预测下一标记为目标的Transformer模型中。关键在于:由于每个序列都对应唯一的潜在规则,模型必须在上下文中推断出该规则才能进行预测。这种上下文学习能力,正是当前语言模型所展现出的诸多关键推理能力的基础。

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网友评论

  • 热心网友

    关注这个话题很久了,终于看到一篇靠谱的分析。

  • 行业观察者

    专业性很强的文章,推荐阅读。

  • 深度读者

    内容详实,数据翔实,好文!