A central aim of neuromorphic computing is to provide a viable alternative to highly energy-intensive Transformer-based AI. However, efficient alternatives struggle to capture the set of qualities that have secured the Transformer's status as the de facto standard in sequence modelling. Any realistic contender must be data-adaptive, able to capture long-range dependencies, and GPU-parallelisable,

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [ADPTNet: Adaptive with Prescriptive Timescales Non-Linear SS](https://arxiv.org/abs/2609.34034v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Matei-Ioan Stan, Oliver Rhodes

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⏱️ 2026-09-29 13:02