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谷歌DeepMind最新推出的MoR架构在语言模型领域引发了广泛关注，其在推理速度上达到了Transformer模型的两倍，被认为具备挑战Transformer地位的潜力。尽管当前大型语言模型性能强大，但其在实际应用中受到计算和内存成本高昂的限制。随着模型参数规模增长至数千亿，训练和推理的成本显著增加，这成为阻碍其广泛部署的重要因素。MoR架构的出现为解决这一问题提供了新思路，有望在保持性能的同时降低计算资源的消耗，推动语言模型的进一步发展。

谷歌公司近期推出了一种名为Mixture-of-Recursions（MoR）的新型架构，为人工智能领域带来了突破性进展。与传统的Mixture-of-Experts（MoE）架构相比，MoR在推理速度上提升了两倍，同时将键值（KV）内存的使用量减少了一半，显著优化了计算资源的利用效率。这一创新为内容创作、数据分析和自然语言处理等领域提供了更高效的技术支持，展现了谷歌在人工智能研发方面的领先地位。

谷歌DeepMind联合KAIST等机构推出了一种名为MoR的新型架构，该架构在推理速度上实现了翻倍，同时内存消耗减半，显著提升了大型语言模型（LLM）的性能。MoR架构被认为是Transformer架构的有力竞争者，其性能全面超越了传统Transformer，被网友们誉为改变游戏规则的技术突破。

谷歌DeepMind与KAIST等机构联合发布了一种名为MoR的新型架构，该架构在推理速度上实现了翻倍提升，同时内存使用量减半，显著提高了大型语言模型（LLM）的性能。这一突破性进展被认为可能重塑当前的语言模型性能标准，并对传统的Transformer模型构成挑战。公众对此反应热烈，认为MoR架构可能是改变行业规则的重大创新。