적응형 깊이 연산 대회 원 레이어 디퍼: 반복 모듈러 제곱으로 트랜스포머의 한계를 시험한다
GPU MODE 강연이 소개한 원 레이어 디퍼 대회는 훈련 때보다 더 깊은 연산을 요구하는 반복 모듈러 제곱 문제를 내걸고, H100 한 장이라는 제약 아래 잠재 공간 반복과 옵티마이저 설계를 겨루게 한다.
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적응형 연산 최신 뉴스와 핵심 해설
적응형 연산 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
연속 사고 기계(CTM) 쉽게 정리: 사카나AI가 트랜스포머 대신 시간을 넣은 이유
사카나AI의 연속 사고 기계(CTM) 논문 해설. 입력과 분리된 내부 시간축, 뉴런마다 붙은 작은 신경망, 뉴런 동기화로 만드는 잠재 표현, 확신도에 따라 사고를 멈추는 적응형 연산과 미로 실험 결과를 정리했다.
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