仅用121个参数通关10位数加法！全网狂卷Transformer参数底线

本文探讨了构建能完成10位数加法的最小Transformer模型的挑战。背景源于微软研究员提出的实验，要求训练参数最少且精度≥99%的模型。研究目的包括探索模型架构极限、比较手工与训练方法，并分析底层能力如数字对齐和进位传递。结论显示，通过手工设定权重可实现121参数的极限模型，而数据驱动方法需311参数，突显了优化器可发现性的壁垒，并揭示了参数断崖、单层优势及位置编码的重要性。整个挑战体现了Vibe Researching新范式，即人类指导AI执行极限探索。