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本期“TAI快报”介绍了五项AI研究前沿进展：

1. Linear Attention for Efficient Bidirectional Sequence Modeling：LION框架将线性注意力转化为双向循环神经网络，实现训练速度提升（如比Vision Mamba快9倍）和内存高效推理，适用于图像分类和长序列任务。
2. Low-rank bias, weight decay, and model merging in neural networks：揭示权重衰减诱导的低秩结构，并提出通过权重相加合并正交任务模型，实现高效多任务学习。
3. Between Circuits and Chomsky：用k-Shuffle Dyck形式语言预训练提升语言模型效率，减少33%数据即可达相同性能，展现层次结构的重要性。
4. Interrogating LLM design under a fair learning doctrine：提出“公平学习原则”，通过Pythia案例分析训练决策对记忆的影响，倡导关注AI设计透明度与版权平衡。
5. Fast Debiasing of the LASSO Estimator：重构LASSO偏差校正问题，推导出闭式解，大幅提升计算效率，适用于高维稀疏回归。

这些研究从效率、设计到法律伦理，展示了AI领域的创新与挑战。

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