NVIDIA开源Dory1-4B循环架构模型
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NVIDIA开源Dory1-4B循环架构模型
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AI 综述
NVIDIA发布并开放Dory1-4B循环架构大语言模型；在所给测试中，将20层循环块执行4次后，模型在AA v4.3.2上的得分为18.4，高于Qwen3.5-9B的12.53，接近Muse-Glimmer-30B的19.94。 该模型共36层，包括8层输入层、20层可复用循环块和8层输出层，循环块可分别执行1、2或4次。得分随循环次数由1次时的13.8升至4次时的18.4，表明更多循环计算与所测得分提升相伴。
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最新进展11月3日 07:43
NVIDIA 开源发布 36 层循环架构 LLM Dory1-4B报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- AGI HuntNVIDIA 开源发布 36 层循环架构 LLM Dory1-4B
NVIDIA 近期开源发布循环架构大语言模型 Dory1-4B，模型共 36 层，由 8 层输入层、20 层循环块和 8 层输出层组成。Dory1-4B 的循环块可分别循环 1、2、4 次，相关标题称循环 4 次时表现逼近 9B 模型水平。
- AGI HuntNVIDIA 发布开源循环架构模型 Dory1-4B，36 层复用逼近 9B 模型性能
NVIDIA 数日前发布开源模型 Dory1-4B，采用循环式 LLM 架构，由 8 个输入层、20 层可循环 1、2 或 4 次的循环块以及 8 个输出层组成，共 36 层。该 4B 参数规模的模型通过将循环块重复执行 4 次，性能可逼近 9B 模型水平，延续已有的 looped 架构技术路线。
- AGI HuntNvidia 发布循环架构模型 Dory1-4B：36 层复用，循环 4 次逼近 9B 模型水平
Nvidia 数日前发布循环式 LLM Dory1-4B，采用 8 个输入层、20 层循环块和 8 个输出层。AA v4.3.2 得分随循环次数由 k=1 的 13.8 升至 k=4 的 18.4，超过 Qwen3.5-9B 的 12.53，逼近 Muse-Glimmer-30B 的 19.94。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。