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depth-first search
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思维链解锁 Transformer 中的分支复杂性
研究人员开发了新的思维链（CoT）构造，展示了如何在 Transformer 中实现分支复杂性。这些构造利用硬注意力解码器，为深度优先搜索（DFS）和 Dijkstra 算法提供了明确的、有界深度的实现方法。该研究表明，CoT 可以在线性步骤中计算树的 Strahler 数，并将有序树与 Dyck 路径相关联，从而为有界深度 Transformer 的表达能力提供了新的见解。
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新研究探讨Transformer文法中的树遍历方法
一篇新的研究论文探讨了Transformer文法中不同的树遍历方法，超越了标准的深度优先遍历（DFT）。该研究引入了广度优先遍历（BFT）和混合产生式规则遍历（PRT），并评估了它们对语言建模、句法泛化和摘要任务的影响。研究结果突出了组合深度和全局前瞻之间的权衡，为优化Transformer文法设计提供了指导。