本研究探讨了多轮推理在大语言模型中的应用，提出了一种通过多轮推理近似图灵可计算函数的方法。研究结果表明，即使序列长度超出模型的上下文窗口，仍能有效学习并降低泛化误差，从而推动多轮序列学习与推理的理论基础发展。

本文综述了循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的研究进展，探讨了新型记忆模型和算法在序列学习中的应用，强调了递归神经网络在长期记忆学习中的挑战及其与非递归网络的关系，并提出了改进学习效果的新方法。

本文探讨了通过正交约束改善序列学习中的长期依赖性问题，提出了新的参数化方案和算法，涉及矩阵分解和优化方法，展示了算法的有效性和计算效率。

该论文提出了一种基于Transformers的新型LFSR公式，通过自我注意力层建立长程几何依赖关系，并利用光场的梯度图引导序列学习。在多个光场数据集上评估，表现优异，超越其他方案。