🎯 情报来源：Turing Post
来自KAIST、谷歌、Mila和蒙特利尔大学的研究团队提出突破性技术Mixture-of-Recursions（MoR），通过动态递归层复用机制实现计算资源精准分配。该技术使每个token仅接受所需计算量，结合双重路由机制与KV缓存策略，在保持模型性能的同时降低30-50%计算成本。
💡 核心要点
- 技术突破：首创递归层动态复用机制，允许不同token自适应计算深度
- 性能数据：在同等质量下实现计算成本降低30-50%，内存占用减少40%
- 核心组件：整合参数共享（层绑定）与自适应计算（早期退出）两大优化路径
- 产业参与：谷歌云、DeepMind等多部门参与研发，预示产业应用前景
- 对比优势：相较传统递归Transformer，解决KV缓存冗余和计算深度固化问题
📌 情报分析
技术价值：极高
MoR通过可微分路由实现计算量动态分配，其双层KV缓存策略（持久化/临时缓存）直接解决Transformer内存瓶颈，技术方案具备专利壁垒。
商业价值：高
谷歌系全线参与研发，技术路线与云计算降本需求高度契合。实测计算成本减半，对LLM服务商业化部署具有直接经济价值。
趋势预测：高
该技术可能成为下一代Transformer的标配组件，预计2-3年内将被集成至主流AI框架。动态计算深度理念或引发模型架构设计范式转移。