We investigate how each component of the Transformer feedforward block architecture design determines how much rank survives across depth at initialization. We reinterpret skip connections and normalization, long understood as controlling magnitude, as mechanisms for preserving gradient rank across depth, since the very matrix multiplications and nonlinear activations that make the network express

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Transforming Rank: How Architecture Navigates the Spectral P](https://arxiv.org/abs/2607.14018v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Katie Everett

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⏱️ 2026-07-16 14:01