算法论文8
新能量模型 EBT 打破 Transformer++ 扩展上限
机器之心
AI 摘要
弗吉尼亚大学等研究者训练基于能量的 Transformer(EBT)。它能在无监督学习中让系统二思维自然涌现,训练扩展率比 Transformer++ 高 35%,推理性能提升 29%,泛化能力强,是新的有效范式。
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新范式来了!新能量模型打破Transformer++扩展上限,训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT,为输入和预测分配能量值,模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性,训练扩展率比 Transformer++ 高 35%,推理性能提升 29%,还在多任务中表现出色,是扩展模型能力新范式。

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