在近期的討論中，知名科技專家 John Carmack 提出了對流模型配置的看法。他詢問是否嘗試過不同於四層的配置，並指出一般來說，較寬的兩層模型應該能夠更快訓練，除非流問題具有需要更多抽象的特性。這一觀點引發了對於模型設計與訓練效率的深入思考。Carmack 的提問強調了在機器學習中，模型的層數和結構對於訓練速度的重要性，並促使研究者考慮不同配置對結果的影響，這對於未來的研究方向具有啟發性意義。
在近期的討論中，知名科技專家 John Carmack 提出了對流模型配置的看法。他詢問是否嘗試過不同於四層的配置，並指出一般來說，較寬的兩層模型應該能夠更快訓練，除非流問題具有需要更多抽象的特性。這一觀點引發了對於模型設計與訓練效率的深入思考。Carmack 的提問強調了在機器學習中，模型的層數和結構對於訓練速度的重要性，並促使研究者考慮不同配置對結果的影響，這對於未來的研究方向具有啟發性意義。