本文提出的MesaNet通过在每个时间步执行基于共轭梯度法的“最优推理时训练”，在语言建模PPL和部分下游任务上超越了现有RNN并媲美Transformer，但其反直觉地揭示了此类RNNs虽在序列早期表现优异，却在真正需要长程全局理解的任务上性能远逊于Transformer，同时MesaNet的动态计算分配机制为平衡性能与效率提供了新途径。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
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