在机器学习领域，矩阵乘法一直是一个不可或缺的工具，但是一个新的研究表明，对于LLM（低秩模型）的训练和推断来说，矩阵乘法可能不再是必需的。
LLM是一种常见的机器学习模型，它通常利用矩阵乘法来计算特征之间的关系。然而，最新研究指出，通过使用一种新的方法，可以在不使用矩阵乘法的情况下实现对LLM的有效训练和推断。
这一研究的关键在于将LLM视为一种概率模型，通过引入一种新的近似推理技术，将矩阵乘法的复杂性转化为更简单的问题。这种方法不仅减少了计算成本，还提高了模型的性能和稳定性。
这一发现可能会对机器学习领域产生巨大的影响，因为它不仅提供了一种新的思路，还为我们展示了在不依赖于矩阵乘法的情况下，如何更高效地训练和推断LLM模型。
因此，我们可以说，这项研究为我们提供了一个全新的视角，让我们看到了机器学习发展的更广阔的可能性。让我们拥抱这项新技术，告别矩阵乘法，迈向未来的机器学习之路！
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