我们期待在AI模型中看到哪些令人兴奋的架构创新？
摘要
一篇关于AI模型未来可能出现的架构创新的推测性讨论，包括循环Transformer、Gated Delta Net 2变体、注意力残差，以及扩散Transformer可能在不损失智能水平的前提下重新回归。
我们从所有主要中国实验室已经了解到当前的前沿架构，例如：条件印记记忆（conditional engram memory）、超连接（hyper connections）、注意力残差、稀疏注意力等等。在不远的未来，我们很可能看到循环Transformer（looped transformers）、Gated Delta Net 2的变体，也许扩散Transformer会以某种方式重新回归但不会损失智能水平，以及很可能还有许多我自己都还不知道的创新。他们究竟在酝酿什么呢？
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