DeepSeekR2的“递归认知格”是一种结合递归机制与Transformer架构的创新设计，旨在提升模型在复杂推理任务中的表现。
这一概念核心在于通过递归结构实现参数的重复利用和计算深度的动态扩展，从而在不显著增加参数量和计算成本的前提下，增强模型的推理能力。
下面从技术原理、应用优势及与其他技术的关联三个层面展开分析：
1. 技术原理：递归与Transformer的融合
传统Trans
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