OpenAI ο1 模型的发布掀起了人们对 AI 推理过程的关注，甚至让现在的 AI 行业开始放弃卷越来越大的模型，而是开始针对推理过程进行优化了。今天我们介绍的这项来自 Meta FAIR 田渊栋团队的研究也是如此，其从人类认知理论中获得了灵感，提出了一种新型 Transformer 架构：Dualformer。
自从 Transformer 模型问世以来，试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手，不仅要挑战 Transformer 的地位，还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表，图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。
是什么让纽约大学著名研究者谢赛宁三连呼喊「Representation matters」？他表示：「我们可能一直都在用错误的方法训练扩散模型。」即使对生成模型而言，表征也依然有用。基于此，他们提出了 REPA，即表征对齐技术，其能让「训练扩散 Transformer 变得比你想象的更简单。」
在当今的人工智能领域，Transformer 模型已成为解决诸多自然语言处理任务的核心。然而，Transformer 模型在处理长文本时常常遇到性能瓶颈。传统的位置编码方法，如绝对位置编码（APE）和相对位置编码（RPE），虽然在许多任务中表现良好，但其固定性限制了其在处理超长文本时的适应性和灵活性。
随着诺贝尔物理学奖颁给了「机器学习之父」Geoffrey Hinton，另一个借鉴物理学概念的模型架构也横空出世——微软清华团队的最新架构Differential Transformer，从注意力模块入手，实现了Transformer的核心能力提升。
注意力是 Transformer 架构的关键部分，负责将每个序列元素转换为值的加权和。将查询与所有键进行点积，然后通过 softmax 函数归一化，会得到每个键对应的注意力权重。
Transformer 在深度学习领域取得巨大成功的关键是注意力机制。注意力机制让基于 Transformer 的模型关注与输入序列相关的部分，实现了更好的上下文理解。然而，注意力机制的缺点是计算开销大，会随输入规模而二次增长，Transformer 也因此难以处理非常长的文本。
Jamba是第一个基于 Mamba 架构的生产级模型。Mamba 是由卡内基梅隆大学和普林斯顿大学的研究人员提出的新架构，被视为 Transformer 架构的有力挑战者。
在当今数字化时代，人工智能（artificial intelligence，AI）技术迅猛发展，尤其是生成式技术，如ChatGPT（chat generative pre-trained transformer），对人类生活的影响日益深远。
过去几年间，Transformer 架构已经取得了巨大的成功，同时其也衍生出了大量变体，比如擅长处理视觉任务的 Vision Transformer（ViT）。本文要介绍的 Body Transformer（BoT） 则是非常适合机器人策略学习的 Transformer 变体。
