就在刚刚，KAIST、Mila和谷歌DeepMind团队等放出重磅炸弹——

一个名为Mixture-of-Recursions的全新LLM模型架构。

这个崭新的架构，被业内认为有潜力成为Transformer杀手！

它的推理速度提升2倍，训练FLOP减少，KV缓存内存直接减半。

最终，在135M到1.7B的参数规模下，MoR直接划出了一个新的帕累托前沿：相同的训练FLOPs，但困惑度更低、小样本准确率更高，并且吞吐量提升超过2倍。

全面碾压传统的Transformer！

论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.10524

其实，学界很早就发现，Transformer复杂度太高，算力需求惊人。

比如最近CMU大牛、Mamba架构作者Albert Gu就表示，Transformer模型能力的局限太大，所谓token就是胡扯。

而谷歌产品负责人Logan Kilpatrick公开指出了注意力机制的缺陷——不可能实现无限上下文，还强调必须要在核心架构层进行全面创新。

今天谷歌DeepMind的这项研究，和这些大牛的观点不谋而合了。

对此，网友们纷纷表示实在炸裂。

有人预测，潜在空间推理可能会带来下一个重大突破。

显然，对于代码、数学、逻辑这类分层分解问题的任务，MoR都是一个改变游戏规则的重磅炸弹。

甚至还有人评论道：看起来像是Hinton的胶囊网络重生了。

LLM发展到如今，接下来该怎样做？靠堆参数、加层数，让它更聪明吗？

这项研究告诉我们：真正的高手，从来都不是靠堆料，而是靠设计的艺术。

这次他们做出的MoR全新架构，直译出来是「递归混合体」，直接让LLM推理速度噌噌翻倍！

所以，MoR究竟做了什么？

简而言之，它做了以下两点。

1. 不对所有token一视同仁

LLM在处理文本时，会把句子拆成一个个token，不过，像「的」「是」「在」这种词，并不需要多高深的推理，只需要一次前向传播就够了。而复杂的token，则需多次经过同一层栈。

MoR的聪明之处就在于，因token而异。

MoR的秘密武器是小型路由器，会为每个token的隐藏状态打分，仅高分token的会继续循环，其余的则提前退出。

2. 循环复用：一个模块搞定全部

传统Transformer的思路就是不断「堆层」，堆得越高，处理能力越强。但这样的代价，就是内存和算力：模型会越来越慢，越来越贵。

而MoR则反其道而行之，专门设计了共享块，每个token最多循环4次，只要路由器说「完成」，就提前跳出循环。

总之，如果说Transformer是一个庞大的工厂流水线，那MoR就更像一支高效的特种部队。未来的AI，恐怕不会再比拼谁更重，而是谁更会分工调度、节省力气。

而谷歌DeepMind，已经敏锐地把握到了这一点，给我们演示了这一趋势的早期范本。

只靠Scaling law，把语言模型做大，确实能让它能力暴涨，但训练、部署所需的算力和成本也跟着暴涨。

现在常见的「瘦身」招数，要么是把参数共享（省显存），要么是按需计算（省算力）。

但目前仍缺乏一种能将两者有机融合的架构。

「递归混合」(Mixture-of-Recursions, MoR)，充分发挥了递归Transformer的潜力（见图1），成功融合了两者。

图1：递归混合（Mixture-of-Recursions,MoR）概览

在统一的架构中，MoR同时实现了三种效率优化：

通过共享权重压缩参数量；通过动态路由减少冗余计算；通过智能缓存减少内存开销。

在预训练和推理过程中，MoR为每个token动态调整递归步骤，依赖两大组件：

路由机制和KV缓存策略。

受top-k门控机制的启发，研究人员提出了专家选择路由（Expert-choice routing）（见图2a）。

在这种模式下，递归深度可看作「专家」，每轮递归时这些专家会挑选它们认为最值得处理的top-k个token。

为了让递归更具一致性，团队还引入了分层筛选机制（hierarchical filtering）：只有在第r层中被选中的token，才有资格参与第r+1层的评估。

这一设计模拟了早退出机制，让模型在训练初期就能自动「筛选」出需要深度处理的token，把算力集中到最困难的token上。

与前者不同，token选择路由（token-choice routing）（见图2b），在一开始就决定了每个token要走多少次递归流程。

具体来说，根据第1层的隐藏状态，模型会计算每个专家的打分（如通过softmax或sigmoid）。

假设有𝑁𝑟个专家，每个专家对应一次递归，那么模型将token分配给得分最高的专家。 token将被送入前i层递归，每层都按顺序进行处理。

在这种方式中，token在进入网络时就确定好递归深度，同时避免了每一层的重新选择，提升了推理效率。

表2左比较了两种方法：

expert-choice路由的优点在于，它可以实现理想的计算负载均衡。然而，它容易信息泄露。

相比之下，token-choice路由天然不会泄露信息。但这种方式负载分配不均。

表2：路由策略与键值缓存策略的比较。(左)两种路由策略总结：专家选择与令牌选择；(右)缓存策略相对于普通Transformer的相对成本效率

图2：混合递归（MoR）的架构组件。(a)专家选择路由；(b)token自主选择路由；(c)KV缓存策略

针对MoR模型，研究人员提出了两种KV缓存策略：按递归层缓存和跨递归共享。

1.按递归层缓存（见图2c上）是「选择性缓存」：只有被路由到某一递归层的Token，才会在该层生成并存储它的KV对。

注意力计算仅在当前递归层的缓存内进行，这种设计有助于实现局部化计算，显著提升了内存使用效率，并减少I/O负担。

2.跨递归共享（见图2c）：只在第一个递归层生成并缓存KV对，然后在之后所有层中重复使用。这种机制下，每一层参与注意力计算的Query数量可能会减少。

也就是说，所有Token无论在后续层是否继续参与计算，都可以完整地访问历史上下文，无需重新计算。

表2右对比了两种缓存策略：

• 按递归层缓存：KV内存与I/O负担，被压缩为原来的一半左右。

• 跨递归共享：只能线性压缩注意力计算量，而且KV的读写次数较高，可能会成为性能瓶颈。

表3：在等计算量与等token数条件下，MoR、递归Transformer、普通Transformer的比较

研究者从零开始预训练模型，采用基于Llama的Transformer架构，参考了SmolLM开源模型的配置，在FineWeb-Edu的验证集和六个few-shot基准测试集上进行了评估。

在相同训练计算预算下，MoR以更少参数优于基线模型

在相同的训练预算（16.5e18 FLOPs）下，研究者将MoR模型与标准Transformer和递归Transformer进行了对比。

在四种模型规模（135M、360M、730M和1.7B参数）下，不同计算预算对应的验证损失对如图

如表3所示，MoR模型采用专家选择路由和两次递归（Nr=2），不仅在验证损失上更低，在few-shot平均准确率上也优于标准基线。

这得益于MoR更高的计算效率，使其在相同FLOPs预算下能处理更多的训练token。

在相同数据量下，MoR用更少计算量仍优于基线模型

为了隔离架构差异的影响，研究者在固定训练token数量（20B）的前提下进行分析。

结果证实，在少了25%训练FLOPs的情况下，MoR模型（𝑁𝑟=2）仍然实现了更低的验证损失和更高的准确率，超越了标准和递归基线。

与标准基线相比，MoR模型的训练时间减少了19%，峰值内存使用量降低了25%。

这就要归功于专门设计的分层过滤机制和按递归进行的注意力机制。

此外，MoR的性能也会受路由与缓存策略的影响。

评估一种新模型架构设计的核心标准之一，是其在模型规模和计算量增长时，性能是否能持续提升。

因此，研究团队全面对比了MoR与标准Transformer（Vanilla）和递归Transformer。

实验设置

实验的模型规模有四种：135M、360M、730M 和1.7B 参数。

对于递归Transformer和MoR配置，递归次数统一设为3。

在三个不同的计算预算下，进行预训练：2e18、5e18和16.5e18 FLOPs。

MoR架构：可扩展且参数高效

如图3所示，在所有参数规模和算预算力下，MoR始终优于递归基线模型。

尽管在最小规模（135M）时，MoR表现略逊于标准Transformer，但随着模型规模扩大，这一差距迅速缩小。

当参数规模超过360M时，MoR不仅能够与标准Transformer持平，甚至在低计算量和中等计算预算下，表现更加优越。

总体而言，这些结果表明，MoR具备良好可扩展性和高参数效率，可替代旧架构。

通过参数共享，MoR能利用连续深度批处理技术，在推理阶段显著提升了吞吐量。

这种机制在解码过程中，旧序列完成后立刻填入新tokens，持续保持了GPU的高利用率。

实验设置

在360M参数规模下，在不同递归深度（2、3和4）下，团队测试了MoR模型。

利用深度批处理，MoR显著提升推理吞吐量

如图4a所示，在两种设置下，MoR变体的推理吞吐量都超过了普通Transformer。

递归深度越高，越多tokens会提早退出，从而减少KV缓存的使用，进一步大幅提升了推理速度。例如，在最大批设置（𝐵=Max）下，MoR-4速度可提升2.06倍。

实验表明，结合深度批处理机制与提前退出策略，可大幅加速MoR模型在实际的推理速度。

消融实验等更多内容和细节，请参阅原文。

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编辑：Zero