Reformer模型通过局部敏感哈希注意力和可逆层显著降低了内存和计算成本，同时保持高准确性，适用于长序列的语言建模、文档分析和基因组学等任务，提升了计算效率和可扩展性。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
