研究人员引入了一种关于循环神经网络架构中状态跟踪的新视角，强调误差控制动力学而非理论表达能力。他们证明了仿射循环网络（包括状态空间模型和线性注意力）由于无法在状态分离子空间上纠正误差，因此在鲁棒状态跟踪方面存在困难。这种限制导致了由累积误差决定的有限视界解决方案，并且随着可区分性比率跨越临界阈值，跟踪精度会可预测地下降。 AI
影响 引入了一个新的理论框架来理解循环模型状态跟踪的局限性，可能指导未来的架构设计。
排序理由 阐述模型能力新理论发现的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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