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reViT : un seul bloc transformer, récurrent, égale un encodeur pleine profondeur

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Un nouveau paper montre qu'un seul bloc Transformer, appliqué récursivement, égale l'exactitude d'un encodeur visuel pleine profondeur à FLOPs d'Inférence comparables. La clé est de représenter les FFN de chaque profondeur récurrente comme combinaison convexe d'une petite banque d'experts partagés, sans distillation des features intermédiaires.

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