研究团队提出基于空间神经计算的无限上下文循环网络

2026年10月9日，研究人员在arXiv发表成果，提出一种基于空间神经计算的二阶循环模型。该架构通过偏微分方程控制的空间演化场替代传统神经元通信，在保持固定参数量的前提下实现了无限上下文窗口。理论上，该模型等效于具备无界感受野的结构化无限阶RNN，并通过边缘稳定性条件消除了长期困扰此类架构的梯度消失与爆炸问题。实验表明，该模型在长程基准测试中以显著更少的参数量超越了其他循环模型。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。