FPRM：基于定点收敛的可自适应深度循环Transformer 700万参数AI逻辑反超大模型

FPRM是一种基于递归Transformer架构的深度学习模型，专门用于解决需要复杂逻辑推理的任务。该研究针对循环架构中常见的信号传播不稳定问题，创新性地结合了层前归一化与残差缩放技术，确保模型在极深层级下仍能保持训练稳定。不同于传统依靠固定步数或额外预测模块的停机方式，该模型利用不动点收敛机制作为天然的停机信号，实现了计算量与任务难度的自动适配。实验证明，FPRM在Sudoku、迷宫及ARC-AGI等基准测试中表现卓越，且无需复杂的层级结构即可超越现有基准。通过在推理阶段动态调整计算深度，该模型在显著提升推理准确率的同时，也优化了计算效率。