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Apple 研究者提出的 ParaRNN 框架借助牛顿法将非线性 RNN 的训练转化为可并行求解的线性 SSM，实现 665 倍加速，首次训练出 70 亿参数、性能媲美 Transformer 的经典 RNN，并已开源。