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作者分享了对如何将收敛性作为迭代权值绑定模型可靠停止信号的思考，讨论了DEQ、Huggin、Ouro和EqR等论文中的技巧，并强调了预归一化和输入注入的作用。
Equilibrium Reasoners (EqR) 提出了一种新颖的可扩展推理框架，通过在潜在动态系统中学习任务条件吸引子，展开多达 40,000 层，在 Sudoku-Extreme 上实现了超过 99% 的准确率。