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Looped Transformer 全量 BPTT 优于截断
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AI 综述
2026年10月28日，AGI Hunt 报道了港大 MMLab 与 Yale 的一篇论文。该研究用近 600 次训练系统考察 Looped Transformer 的截断反向传播（BPTT）。研究者拟合出统一的 scaling law，并在联合优化前向与后向循环数（即同时调整前向循环步数与反向传播步数）的条件下观察，发现全量 BPTT 仍然优于截断 BPTT。报道称，这一结论由近 600 次训练实验作为支撑，目前尚无后续进展报道。
AI 根据报道生成 · 31 分钟前更新
最新进展10月28日 15:17
新论文以近600次训练拟合统一 scaling law，显示全量 BPTT 仍优于截断。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI Hunt近600次训练证明：Looped Transformer 全量 BPTT 优于截断反向传播
港大 MMLab 与 Yale 的论文用近 600 次训练系统研究 Looped Transformer 的截断反向传播（BPTT），拟合出统一 scaling law，发现联合优化前后向循环数时全量 BPTT 仍优于截断。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。