独家|阿里认领屠榜神秘模型「欢乐马」,ATH 郑波团队打造

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The concept is simple. For a model with $N$ layers, I define a configuration $(i, j)$. The model processes layers $0$ to $j{-}1$ as normal, then loops back and reuses layers $i$ through $j{-}1$ again, and then the rest to $N{-}1$. The layers between $i$ and $j{-}1$ get duplicated in the execution path. No weights are changed. The model just traverses some of its own layers twice.

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从长远视角审视,(本文来源为产联社CLS,钛媒体获准转载)

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