待验证50% 置信事实精确时间
实验中使用循环模型 Ouro-1.4B 和标准 Transformer Qwen2.5-1.5B，构造仅差一个数字的最小对问题。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/21
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证实验选取了RWKV-4-Raven-7B（循环架构）和Tulu-Pythia-6.9b（Transformer架构）两个模型65% 相似待验证Tev1-4B-experimental 构建在 Qwen3.5 4B 基础模型之上63% 相似待验证Qwen-Image-2.1-Turbo保持了与基础模型相同的7B参数架构，去噪步数减少了5倍62% 相似待验证测试使用Transformers.js 4.2.0在WebGPU上以4-bit权重运行SmolLM2 360M Instruct、Qwen2.5 0.5B Instruct和Llama 3.2 1B Instruct（q4f16）三个模型60% 相似待验证Qwen底层架构基于Transformer技术，参数规模从70亿到数千亿不等59% 相似
引用此条事实
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