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AWS 提出 priming 方法，可将预训练 Transformer 改造成混合状态空间架构
原始标题：Can we change an AI model’s architecture without retraining it from scratch?
内容摘要
AWS 团队发布论文《Priming: Hybrid state space models from pre-trained Transformers》，提出 priming 方法，复用预训练 Transformer 权重构建混合架构，将预训练成本降低逾 99%，全流程消耗不足源模型 0.5% 的 token 预算。
内容分类AI 论文与研究
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