近年来，随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络（RNN）在处理时序数据方面曾被广泛应用。然而，研究者们开始质疑RNN是否仍然是解决此类问题的最佳方案。RNN的结构虽然能够捕捉序列数据中的时间依赖性，但在处理...

长期时间序列预测一直是一个挑战，而xLSTM技术的出现为此提供了一种解决方案。xLSTM是一种基于LSTM网络的扩展，它利用了时间编码技术来增强长期时间序列的建模能力。相比于传统LSTM，xLSTM通过引入时间编码和深层结...

近日，NX-AI宣布发布了他们的xLSTM代码。xLSTM是一种基于LSTM的模型，用于处理序列数据的分类和回归问题。与传统的LSTM相比，xLSTM具有更好的性能和效率。这个代码的发布将使更多的人能够使用xLSTM，并将其应用于各...

该论文借鉴了LSTM的思想，并训练了一个拥有3B参数的模型，其性能优于更大的7B参数Transformer模型。这项工作有望在序列建模领域取得新的进展，尤其是在性能和可伸缩性方面。