Mamba提出者再次挑战Transformer，打造首个无分词器语言模型H-Net，或成为通用基础模...

主要观点总结

文章介绍了美国卡内基梅隆大学助理教授和美国AI初创公司Cartesia的联合创始人Albert Gu和他的研究成果。他和团队最近提出了一种端到端的分层网络（H-Net）新型架构，该架构通过递归的、数据依赖的动态分块（DC）过程对原始数据进行压缩，代表首个真正端到端无分词器的语言模型。H-Net在自然语言处理中显著改进了通用序列建模，并有望成为一种新型的基础模型架构。

关键观点总结

关键观点1: Albert Gu 是美国卡内基梅隆大学的助理教授和美国AI初创公司Cartesia的联合创始人。

他因其联合提出的Mamba新型序列建模架构入选TIME 100 AI名单，并曾入选谷歌研究学者计划名单。

关键观点2: Albert Gu和团队提出了端到端的分层网络（H-Net）架构。

H-Net通过递归的、数据依赖的动态分块（DC）过程对原始数据进行压缩，是首个真正端到端无分词器的语言模型。

关键观点3: H-Net解决了分词问题并改进了通用序列建模。

这种架构具有诸多优势，包括提高模型的鲁棒性、可解释性和在其他语言上的优势。研究团队表示H-Net有望成为通用基础模型的核心架构。

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