华人研究员朱泽园提出“伽利略时刻”般的创新——Canon层，旨在大幅提升模型的推理深度和广度，引领大模型研究的新纪元。
随着人工智能技术的飞速发展，“大模型设计”正迎来前所未有的变革。近日，华人研究员朱泽园在Meta公司提出了一种名为“Canon层”的轻量级结构，为大模型推理能力的提升提供了新的可能。朱泽园表示，这项研究如同“伽利略时刻”，揭示了大模型架构的真正极限，或将重新定义大模型的研究方向。该研究不仅提升了无位置编码模型的性能，还显著降低了对旋转位置编码的依赖，增强了模型的长程泛化能力。通过在多种架构中应用Canon层，研究人员发现其能够显著提升模型的推理深度和广度，从而实现更高效的信息流动和更深层次的推理。这一突破性进展有望推动大模型训练流程的持续进步，开启人工智能领域的全新篇章。
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