DimitrisPapail(@alexgraveley)：转发@DimitrisPapail：Transformers可以通过递归的自我改进来克服易到难和长度泛化挑战。周一将发布arxiv上的论文。以下是我就此主题发表的演讲链接👇对这项工作感到非常兴奋！

Alex Graveley，通过他的Twitter用户名@alexgraveley，转发了Dimitris Papailiou的一条帖子，讨论了人工智能领域的一项重大进展。原始推文强调了一篇关于Transformers的论文，这是一种机器学习模型，可以通过递归自我改进的过程来解决与不同难度级别和序列长度相关的挑战。这个概念很重要，因为它表明了一种AI系统提升自身能力而无需外部干预的潜在方法，这可能对更自主和高效的AI的发展产生深远影响。对于那些对最新的AI研究和机器学习模型不断发展的能力感兴趣的人来说，这些内容可能为改进AI泛化的前沿技术提供宝贵的见解。-Transformers可以通过递归自我完善来克服挑战。 -Dimitris Papail在一篇论文中讨论了这一点。