「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度

主要观点总结

大型语言模型面临计算与内存开销的挑战，谷歌新提出的Mixture-of-Recursions（MoR）架构被视为一个高效的解决方案。MoR结合了参数共享和自适应计算，在递归Transformer的基础上进化，通过动态token级路由实现参数高效性。该架构旨在实现无需大模型成本的大模型质量，具有三项优化：参数共享、计算路由和递归级缓存。实验表明，MoR在参数效率和计算效率之间达到了良好平衡，并在多项指标上超越了基线模型。此外，MoR还提供了可扩展性和推理吞吐能力的提升。

关键观点总结

关键观点1: MoR架构概述

MoR是谷歌在递归Transformer基础上进化而来的新LLM模型架构。它旨在通过动态token级路由实现参数共享和自适应计算，从而实现高效的大型语言模型。

关键观点2: MoR的主要优点

MoR架构具有三项优化：参数共享、计算路由和递归级缓存。这些优化使得MoR在参数效率和计算效率之间达到了良好平衡，并在多项指标上超越了基线模型。

关键观点3: MoR的实验结果

实验表明，MoR在各种模型规模和计算预算下都表现出优异的性能。此外，MoR还提升了推理吞吐量，降低了内存占用。

关键观点4: MoR的潜在影响

MoR为开发更具认知启发性的AI系统提供了基础。其能够按每个token自适应地分配「思考深度」的能力，与语言模型中新兴的潜在推理和内部思考研究相一致。

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