Publicado em 24 de janeiro de 2026, o texto apresenta os CALM, modelos que preveem vetores para blocos de significado em vez de tokens individuais. A publicação afirma que isso transporta 4× mais informação por etapa e reduz em 44% o compute de treinamento.
Em 24 de janeiro de 2026, a publicação descreveu os Continuous Autoregressive Language Models (CALM), que preveem “next-vectors” associados a blocos de significado, em vez de prever a próxima peça individual de palavra. Segundo o texto, cada etapa carrega 4× mais informação e o compute de treinamento cai 44%.
A proposta é apresentada como possível alternativa à geração autoregressiva token a token. Esses números e a caracterização são afirmações da publicação; para avaliá-los, consulte o material original e verifique como define os blocos, a comparação e o compute medido. Se usar IA para estudar ou aplicar a ideia, evite inserir dados pessoais ou documentos confidenciais sem autorização.