ARLoop 开源循环 Transformer，1.2B 模型超越 Huginn-3.5B
原文标题：ARLoop: Fully-Open Pre-trained Looped Transformers with Attention Residuals
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论文提出 ARLoop，基于注意力残差构建循环 Transformer，让每层输入通过跨模型深度的注意力选择性聚合。实验发现滑动窗口深度注意力即可匹配全历史注意力。1.2B 模型仅用 0.5T token、三次循环预训练，在所有评测任务上超过全开放循环模型 Huginn-3.5B，并与 Qwen3.5-2B 等非循环模型相当。
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ARLoop 用注意力残差做循环 Transformer，1.2B 模型全面超过 Huginn-3.5B
- •每层输入通过跨模型深度的注意力选择性聚合，替代标准残差的单一信息流
- •发现滑动窗口深度注意力即可匹配甚至超过全历史注意力
- •140M 与 370M 规模、循环深度 R=1 至 5 的实验中稳定优于既有残差设计
- •1.2B 模型仅用 0.5T token、三次循环预训练，在所有评测任务上超过 Huginn-3.5B，并与 Qwen3.5-2B 等非循环模型相当
- •数学与编程任务提升尤其明显
为什么重要：循环架构是参数高效扩算力的路线之一，1.2B 打赢 3.5B 的结果为小模型预训练提供了可参考的设计选择。
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