挑战Transformer架构：受DNA启发的几何代数模型实现显存恒定
该研究提出基于 Clifford 几何代数 Cl(4,1) 的新型神经网络架构，试图解决传统 Transformer 将 Token 语义与上下文状态混合的根本缺陷。通过将向量分离为承载原始语义的“不变核”和承载推理状态的“等变分量”，实验...
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这个标签下有 1 篇文章。按时间回看相关判断与实践记录。
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该研究提出基于 Clifford 几何代数 Cl(4,1) 的新型神经网络架构，试图解决传统 Transformer 将 Token 语义与上下文状态混合的根本缺陷。通过将向量分离为承载原始语义的“不变核”和承载推理状态的“等变分量”，实验...