论文

Universal Transformers

由DeepMind等机构发表的论文，提出Universal Transformers架构，验证了循环Transformer在算法推理等任务上相比标准Transformer的优势

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10月6日

DeepMind、CMU等机构发表的论文（如Universal Transformers）验证了循环架构方向的可行性，在算法推理、数学题等多步骤任务上相比同参数量标准Transformer有显著优势

待验证50%