研究：训练后加循环层仅0.8B模型划算
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研究：训练后加循环层仅0.8B模型划算
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AI 综述
Rhea Sanjay Sukthanker 与 Pashmina Cameron 发表论文，比较预训练后为模型添加循环层（重复执行部分层）与等参数无循环基线、等 FLOPs 最优无循环用法的推理收益。在 Qwen3 和 Qwen3.5 的 0.8B 至 9B 参数模型上，只有 0.8B 的循环模型同时胜过两个基线，更大模型上循环层未能值回推理算力。
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最新进展11月3日 13:00
没有免费的循环：训练后给模型加循环层何时才值回推理算力？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv cs.AI没有免费的循环：训练后给模型加循环层何时才值回推理算力？
研究对比了在预训练后为模型添加循环层（重复执行部分层）的收益，在 Qwen3 和 Qwen3.5 的 0.8B 至 9B 参数模型上，只有 0.8B 的循环模型同时胜过等参数无循环基线和等 FLOPs 最优无循环用法。
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