RWKV是由 Peng Bo 受 AFT（Attention-Free Transformer）等语言模型启发，设计并进一步开发的一种大型语言模型（Large Language Model）。
RWKV的网站，大家可以去看看
RWKV Wiki - RWKV Wikirwkv-wiki.github.io/
RWKV的核心特点包括性能与效率，结构创新，参数与扩展性等几个方面。
在性能与效率方面在训练期间使用类似Transformer的公式；
在结构创新方面通过Time-mix和Channel-mix层的组合，以及distance encoding（距离编码）的使用，实现了更高效的Transformer结构；
在参数与扩展性方面RWKV模型具有良好的可扩展性，可以支持多达140亿个参数，并且可以通过增加参数和数据来进一步提升性能。
微软office软件中含有RWKV的编译文件，甚至微软可能会将RWKV 安装到office应用中，也为对应的软件安装专属的大模型，提高软件的实用性和智能化水平，探索高效线性架构，优化计算机的内存资源，也算是一种强强合作。
说到大模型，其实国内还有很多好用的AI大模型，这里分享几个好用的AI工具，可以帮你大幅度的提高办公和学习的效率。
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