一项新的研究论文提出，要在 AI 代理中实现终身持续学习，必须在 Transformer 模型中使用参数化形式的注意力。该论文认为，当前注意力机制的二次方复杂度限制了 Transformer 处理任意长序列以进行上下文学习的能力。通过采用参数化注意力（该注意力通过回归在测试时学习键值关系），模型可以保持恒定的内存占用，这与 softmax 注意力等非参数化方法不同。该研究指出了参数化注意力目前的局限性，例如内存容量受限和在线更新成本高昂，并概述了开放性问题，以指导未来朝着长时域代理的发展。 AI
影响 这项研究可能为更强大的 AI 代理铺平道路，这些代理可以在更长的时间内持续学习，克服 Transformer 模型当前的内存限制。
排序理由 该集群包含一篇发表在 arXiv 上的学术论文，讨论了 AI 领域的理论进展。
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