Apple研究人员正在ICLR 2026上展示新成果，重点关注循环神经网络（RNN）和状态空间模型（SSM）的进步。他们的论文“ParaRNN”介绍了一个并行化训练框架，使大规模RNN能够实现与Transformer相媲美的性能，并已将代码库开源。另一篇论文“To Infinity and Beyond”表明，虽然SSM提供了效率，但由于内存有限，其在长文本生成任务上的性能会下降，而通过访问外部工具可以克服这一限制。 AI
影响 ParaRNN的开源发布可能会加速对高效序列建模和LLM开发的研究，尤其是在资源受限的环境中。
排序理由 Apple研究人员将在ICLR 2026会议上展示新论文和开源代码。
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