马里兰大学提出了一种新型语言模型架构，采用深度循环方法显著提升推理效率。该模型仅需3.5亿参数，性能可与50亿参数模型媲美，尤其在复杂推理任务中表现突出。研究表明，循环机制有效处理复杂计算，降低内存需求，无需专门训练数据，具有广泛应用潜力。