だから,イリノイ大学・ウルバナ・シャンパンとバージニア大学の研究者らは,より効率的にスケーリングする難しい問題に取り組むために新しいAIモデル (Energy-Based Transformer,EBT) のアーキテクチャを公開し,特に論理的分析や複雑な問題を解決する作業に,より深入に理解し,より合理的な作業を可能にするために設計されたEBT Transformer (EBT) を導入した. EBT Transformer (EBT) の主な目的は,より複雑なデータ解析や解決を必要とする作業に,特に思考力や思考力,思考力,思考力,思考力,思考力等を活用する作業 (ES) の力を増すことである. EBT Transformer (EBT) の基礎となる:EBT Transformer (EBT) の基礎となるEBT+2は,より大きな問題や課題を解決するために,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決法として,より効率的な解決方法として,より効率的な解決方法として,より効率的な解決方法,より効率的な解決方法,より効率的な解決方法,より効率的な解決方法,より効率的な解決方法,より効率的な解決方法,より効率的な解決方法,より効率的な方法,より効率的な方法 (EBT) の.