分层自回归建模用于高效记忆的语言生成

分层自回归建模用于高效记忆的语言生成
Hierarchical Autoregressive Modeling for Memory-Efficient Language Generation

原始链接: https://arxiv.org/abs/2512.20687

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这次黑客新闻的讨论围绕着一篇关于“用于内存高效语言生成的层次自回归建模”的研究论文（arxiv.org）。用户们赞赏这种对新型模型设计的实验，但最初的反应是谨慎乐观的。一位评论员指出，作者本人承认该模型较小，训练数据集有限，并且在准确性方面目前表现不如同等规模的Transformer模型。他们质疑该模型在没有进一步重大改进的情况下，能否被高水平的会议接受。另一位用户希望看到使用更复杂的层次结构和参数调整的测试。第三位评论员认为论文中的图表让人联想到计算复杂性理论，特别是暗示了与解决P vs. NP问题潜在的联系。

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