量子信息递归优化（QIRO）算法是一种基于量子计算机的优化算法，旨在解决复杂的组合优化问题。该算法结合了量子计算和递归算法的思想，通过量子计算机的并行计算能力和量子态的叠加性、干涉性，在搜索空间中快速找到最优解或接近最优解的解。递归算法是一种通过重复 ...

MoR架构通过递归机制实现了层间参数的高效复用。实验数据表明，118M参数的MoR模型能够超越315M参数的传统Transformer模型的性能表现。这种参数效率的提升意味着MoR能够以约50%的参数规模实现相当甚至更优的模型准确性，为大规模模型的部 ...

【导读】Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。

大型语言模型已展现出卓越的能力，但其部署仍面临巨大的计算与内存开销所带来的挑战。随着模型参数规模扩大至数千亿级别，训练和推理的成本变得高昂，阻碍了其在许多实际应用中的推广与落地。

当扎克伯格用1亿美金签约费争夺AI人才时，硅谷的军备竞赛已悄然转向新战场——不是模型参数量的比拼，而是谁能率先教会AI自我进化。Meta华人科学家田渊栋的最新研究揭示：当前AI展现的智能可能只是冰山一角，递归自我改进系统正在突破人类预设的天花板。

谷歌 DeepMind 与韩国科学技术院（KAIST）的研究人员近日联合发布了一种名为“Mixture-of-Recursions”（MoR）的新型语言模型架构。据称能在保持模型性能的同时，实现了推理速度翻倍、训练计算量减少并降低了约 50% 的 ...

"递归不仅仅是一个技术选择，它是机器学习最基础的概念之一，"研究团队在论文中指出。 从1986年的神经网络研究到现代的扩散模型，递归思想在 ...

编辑推荐： 本研究针对自然语言中递归结构分布不均衡现象，提出基于记忆检索机制的新认知模型。通过数学建模和实验数据重分析，揭示中心嵌入结构 (CE)相较于交叉依赖结构 (CD)的加工优势源于逆向检索 (R&B)的高效性，为语言进化中的认知约束理论提供实证支持。

在探索人类语言奥秘的征程中，递归结构作为语言能力的核心特征长期困扰着研究者。尽管Chomsky的生成语法理论将递归性视为语言官能的基础，但一个令人费解的现象始终存在：为何全球语言普遍采用中心嵌入结构(CE，如A 1 A 2 B 2 B 1)，却几乎不见交叉依赖结构(CD，如A 1 A 2 B 1 B 2)？这一分布差异与 ...

可以看到在加入额外一次简单递归操作之后就可以得到将近 2% 的精度提升。 当然具体到全局网络结构层面还有不同的递归构建方法，如下图： 其中 NLL 层（Non-linear Projection Layer）是用来保证每个递归模块输入输出不完全一致。

所谓递归神经网络是一种神经网络模型，它采用递归的方式构建，能够处理序列数据，对于人工智能技术的基础研究和工程应用都有着较为重要的指导意义和参考价值。对此，在针对时变数学问题的求解中，郭东生积极创新，提出了行之有效的递归神经网络。

尾递归函数可以很容易地转换为循环形式，因为递归函数的最后一步可以被一个循环来代替。在性能方面，循环形式通常比尾递归形式快一些，因为循环形式不需要调用函数。然而，尾递归形式更易于理解和维护，因为它是直接 ...