本文通过将序列模型与测试时回归联系起来,提出了一个统一的框架,解释了包括线性注意力、门控线性注意力、状态空间模型、在线学习以及 softmax 注意力等多种模型的本质,并揭示了QKNorm的理论基础和短卷积的重要性,强调了模型记忆容量而非序列长度是性能瓶颈的关键。 [LG]《Test-time regression: a unifying framework for designing sequence models with associative memory》K A Wang, J Shi, E B. Fox [Stanford University] (2025) 网页链接 #机器学习##人工智能##论文##AI创造营#