量子信息递归优化（QIRO）算法是一种基于量子计算机的优化算法，旨在解决复杂的组合优化问题。该算法结合了量子计算和递归算法的思想，通过量子计算机的并行计算能力和量子态的叠加性、干涉性，在搜索空间中快速找到最优解或接近最优解的解。递归算法是一种通过重复 ...

【新智元导读】Transformer杀手来了？KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，直接重塑了LLM的性能边界，全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂：又一个改变游戏规则的炸弹来了。

然而，MoR架构也有其特定的调优挑战：如何确定每个令牌的最优迭代次数。迭代次数过少会导致处理深度不足，过多则造成计算资源浪费。MoR通过专家选择路由和令牌选择路由两种策略来平衡这一问题，且无需额外的损失函数技巧。

谷歌 DeepMind 与韩国科学技术院（KAIST）的研究人员近日联合发布了一种名为“Mixture-of-Recursions”（MoR）的新型语言模型架构。据称能在保持模型性能的同时，实现了推理速度翻倍、训练计算量减少并降低了约 50% 的 KV 缓存内存使用。论文一经发布，便在社交媒体上引发了广泛关注，甚至有评论称其或许是“Transformer 杀手”。

当扎克伯格用1亿美金签约费争夺AI人才时，硅谷的军备竞赛已悄然转向新战场——不是模型参数量的比拼，而是谁能率先教会AI自我进化。Meta华人科学家田渊栋的最新研究揭示：当前AI展现的智能可能只是冰山一角，递归自我改进系统正在突破人类预设的天花板。

但近期由比特币协议Ordinals创建者Casey Rodarmor提出的“递归铭文”让社区为之一惊，也让社区展开了更多畅想。6月12日，比特币协议Ordinals新任首席 ...

所谓递归神经网络是一种神经网络模型，它采用递归的方式构建，能够处理序列数据，对于人工智能技术的基础研究和工程应用都有着较为重要的指导意义和参考价值。 对此，在针对时变数学问题的求解中，郭东生积极创新，提出了行之有效的递归神经网络。

本研究针对大脑如何通过内部假设解决空间歧义这一认知难题，揭示了小鼠压后皮层 (RSC)通过递归神经动力学形成多假设编码的机制。研究人员结合行为学、电生理记录和人工神经网络 (ANN)建模，发现RSC神经元能同时编码空间位置、感觉信息和任务假设状态，其低维动态特性使相同感觉输入可因不同 ...

可以看到在加入额外一次简单递归操作之后就可以得到将近 2% 的精度提升。 当然具体到全局网络结构层面还有不同的递归构建方法，如下图： 其中 NLL 层（Non-linear Projection Layer）是用来保证每个递归模块输入输出不完全一致。

研究者提出创新性的多尺度递归分解框架，整合像素级图像增强、鲁棒主成分分析 (PCA)和递归运动分割技术，精准提取动态心血管信号。 该技术已在人诱导多能干细胞 (iPS)分化的心肌细胞体外实验，以及非洲爪蟾 (Xenopus)胚胎心血管形态功能的活体研究中获得验证。

值得注意的是，测试套件和文档工具链已完全剔除 Perl 依赖，提升跨平台兼容性。 Git 2.50 发布：弃用递归合并引擎、优化冗余包管理等 ...

按时间顺序呈现&递归式设计 在特斯拉的例子中，Musk是从它所列的最后一个目标开始的（造一辆便宜的、零排放的电动汽车）。