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ParaRNN: Apple destrava treino paralelo de RNNs não-lineares e escala pra 7B parâmetros

Pesquisa da Apple aceita como Oral no ICLR 2026 resolve o gargalo clássico das RNNs: treinar em paralelo. Usando o método de Newton pra linearizar a recorrência, o framework ParaRNN atinge speedup de 665× no treino sequencial e viabiliza, pela primeira vez, RNNs clássicas (GRU/LSTM adaptadas) de 7B parâmetros com perplexidade competitiva com transformers e Mamba2. Código aberto.