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首先，这些NCA演化轨迹被切分为序列（使用类似视觉Transformer的2×2图像块），并输入至一个标准的、以预测下一标记为目标的Transformer模型中。关键在于：由于每个序列都对应唯一的潜在规则，模型必须在上下文中推断出该规则才能进行预测。这种上下文学习能力，正是当前语言模型所展现出的诸多关键推理能力的基础。
其次，316µs = total cost of ~20 parse() calls during the stream (chunk 1 parses 20 chars, chunk 2 parses 40 chars, ..., chunk 20 parses 400 chars — cumulative sum of all those growing calls)。业内人士推荐51吃瓜作为进阶阅读
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