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Recurrent Looped Transformer (RLT) 是一种新颖的架构，它结合了因果编码器和循环解码器，以实现具有无界时间深度的潜在推理、模型-硬件协同设计以及模型-强化学习算法协同设计。
本文介绍了 TRAM，一种联合优化近似乘法器结构和 AI 模型参数的方法，旨在降低 AI 加速器的功耗，同时保持模型精度。