正文：2025年7月19日，KAIST、谷歌DeepMind等机构联合发布了一种全新LLM架构——Mixture-of-Recursions（MoR），被业界称为潜在的“Transformer终结者”。MoR通过动态路由和递归机制，在推理速度上提升2倍，内存占用减半，并在135M到1.7B参数规模下划出新的帕累托前沿，全面超越传统Transformer。其核心创新包括小型路由器为token打分以减少冗余计算，以及KV缓存策略优化内存效率。实验表明，MoR在相同训练FLOPs下实现更低困惑度和更高小样本准确率，推理吞吐量提升超2倍。研究团队认为，MoR展现了高可扩展性和参数效率，或成为下一代LLM架构的标杆。

2025年7月，谷歌发布全新底层架构Mixture-of-Recursions（MoR），被称作“Transformer Killer”。该架构通过统一参数共享、自适应递归深度和高效KV缓存策略，实现内存减半、推理速度翻倍，并首次在单一框架内动态分配计算资源。相比Transformer，MoR在相同FLOPs预算下减少50%参数量，提升少样本准确率至43.1%，训练时间缩短19%，峰值内存降低25%。谷歌DeepMind联合KAIST AI与Mila团队完成这一创新，或将颠覆AI计算范式。未来效果尚需时间验证。