本研究评估了神经新闻推荐系统中的编码器架构，分析了新闻和用户编码器的性能。通过比较相似性和推荐重叠度，发现复杂编码技术的有效性不足，提出了更简单高效的架构，为研究者和实践者提供了参考。

本研究提出了一种“层可调交互”的编码器架构，旨在提升自然语言处理任务的表现并降低计算量。研究表明，简单的下一个标记预测器在文本生成和算术任务中表现良好，强调了自回归训练方案的重要性。此外，通过预测多个未来标记来提高样本利用效率，解决了大型语言模型的黑箱问题，并揭示了每层对预测准确性的贡献。