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进一步信息揣测
- MoR架构的潜在缺陷未公开：文章高调宣传推理速度翻倍、内存减半，但未提及新架构在长文本处理、多模态适配或极端计算负载下的稳定性问题，这类信息通常需通过内部测试报告或开发者社区泄露获取。
- 行业竞争内幕：KAIST/DeepMind合作可能涉及专利抢占策略，MoR的发布时机（2025年）或为对抗其他机构（如OpenAI或Meta）的下一代架构，此类战略布局通常不会在公开论文中讨论。
- 硬件厂商利益链：MoR强调内存优化，可能暗示与特定芯片厂商（如英伟达）的深度合作，通过架构调整适配其新型GPU的显存特性，这类商业合作细节需从供应链渠道挖掘。
- 训练成本隐藏项：虽然提到训练FLOPs减少，但未披露实际训练数据规模或是否需要专用基础设施（如TPU集群），真实成本可能通过付费行业报告（如Tirias Research）才可获知。
- 社区舆论操控痕迹：文中引用“网友直呼炸裂”等情绪化表述，实际可能是团队策划的营销话术，真实学术圈评价需观察匿名论坛（如Blind或Reddit的ML板块）的争议性讨论。
- 技术迁移风险：Transformer生态已成熟（库/工具链/优化技巧），MoR若想替代需重建整个支持体系，这种隐性迁移成本通常只有一线工程师在落地时才会暴露。