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r/MachineLearningの高反応スレッドは、proprietary model が毎月変わり古い version が消える中で、benchmark 論文に何が残るのかを問うた。もっとも支持された見方は、ranking はすぐ古くなる一方で、dataset や failure case は長く使える eval asset になり得るというものだった。

Perceptaは2026年3月11日の投稿で、transformer 内部に computer を構築し、arbitrary C program を数百万 step 実行し、2D attention head で inference を指数的に高速化できると主張した。HNの読者は刺激的な研究方向として受け止めつつも、より明確な説明、benchmark、拡張性の根拠を求めた。

高評価のr/MachineLearning投稿はDavid Noel Ngの長いblog記事を再浮上させ、Qwen2-72Bの中間7-layer blockをweight変更なしで複製するだけでopen leaderboard上位に届いたという主張を改めて注目させた。