TransNAR：强化Transformer的算法推理能力

DeepMind的最新研究针对Transformer在算法推理上的不足，提出TransNAR模型，结合Transformer的语言理解和NAR的算法推理能力。通过预训练的NAR调制Transformer的编码，TransNAR在算法推理任务上展现出更强的泛化和准确性。实验结果显示，TransNAR在多个算法任务上超越了纯Transformer模型，尤其是在动态规划和几何问题上。
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