研究人员发现了一种方法，可以在无需进行矩阵乘法（MatMul）的情况下，依然保持大型语言模型的强大性能，甚至在参数规模达到数十亿时仍然有效。这一突破性技术有望显著提高计算效率，减少资源消耗，并为未来的AI模型开发提供新的思路。通过优化算法和架构设计，研究团队成功地克服了传统方法的限制，展示了在不牺牲性能的前提下实现高效计算的可能性。此项研究的详细实现已在GitHub上公开，供广大研究人员和开发者参考和应用。