AWS 提出 priming 方法：无需从头重训即可将预训练 Transformer 转为混合状态空间模型

Amazon Web Services 提出 priming 方法，复用预训练 Transformer 权重作为起点，将混合架构的预训练成本降低超过 99%。在受控对比中 Gated KalmaNet（GKA）表现最佳，其 32B 参数混合模型在推理 benchmark 上与原 Transformer 质量相当，128,000 tokens 上下文下解码速度最快达 2 倍。