Sharp Monocular View Synthesis

Apple研究人员在ICLR 2026上发布并行RNN训练和增强SSM

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。