目今位置:首页 → 电脑软件 → 韩国人是怎么夸全红婵的 → 污网站黄 v4.822.5733.599821 最新版
v2.632.5148.125270 安卓最新版
v6.665 IOS版
v7.735.4273.330654 安卓最新版
v7.157.5173 安卓漢化版
v7.212.5025.860423 最新版
v4.701.3518 IOS版
v2.328.1245.169145 安卓版
v1.702.8900 PC版
v2.99.5243.535213 安卓漢化版
v9.193.248 安卓最新版
v2.913.5367 安卓免費版
v7.728 PC版
v2.718.7652 安卓版
v7.897.527.110504 安卓版
v3.9 安卓免費版
v4.997 安卓版
v8.543 最新版
v3.814.2616.953053 安卓版
v6.149.7623.31879 IOS版
v6.285 安卓漢化版
v3.273.5615.486614 PC版
v3.438.2422.810927 安卓最新版
v4.203 最新版
v8.434 最新版
v3.582.472 最新版
v1.557.2258.618364 安卓漢化版
v4.483.7732 IOS版
v8.272 安卓最新版
v1.987 安卓最新版
v8.607 安卓漢化版
v1.707.5779 PC版
v8.473 安卓漢化版
v3.407.2749 最新版
v2.399.9464.463599 安卓最新版
v4.399.1537.283015 安卓免費版
v5.880.6850.210051 IOS版
v7.187.5978 最新版
v1.492.4866.483282 安卓漢化版
v8.255.3319.618478 安卓版
v9.259 安卓版
v6.350 IOS版
v7.854.7255.490059 安卓免費版
v1.997.7760.991392 安卓漢化版
v9.772 安卓免費版
v3.103 安卓版
v1.758.8965 安卓版
v7.231.4594.167202 安卓免費版
v9.806.1314.810122 安卓漢化版
v4.898 IOS版
v9.899 安卓最新版
v7.281.5113.479655 安卓最新版
v3.259.2101.397995 安卓版
v6.600.7848.146787 IOS版
v5.822.1931 PC版
v3.696.4506.807299 安卓最新版
v7.993.3443.645511 最新版
v9.673.8764.844616 安卓免費版
v1.720.4839.877087 安卓最新版
v7.245.1128.963227 安卓版
v7.127.1300 安卓版
v3.915 安卓免費版
v1.498.3835.729794 IOS版
v7.918.1024 安卓版
v5.756 安卓漢化版
v2.578.6951.100791 安卓最新版
v9.401 最新版
v6.751.7203.341003 IOS版
v8.668.6889.802918 安卓版
v4.645 IOS版
v2.572.7306.190192 安卓最新版
v9.196 安卓漢化版
v6.743.9048.835986 安卓免費版
v7.496.2466 安卓版
v2.784 安卓漢化版
v5.298.9163 最新版
v6.444.6618.676750 PC版
v9.347.351 安卓漢化版
v3.193.4140.954599 安卓免費版
v2.458.706 IOS版
v8.126.9585 IOS版
污网站黄
闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
256K文本预加载提速超50%,还解锁了1M上下文窗口。
美团龙猫LongCat系列新年出招,宣布全新希罕注重力机制LoZA(LongCat ZigZag Attention)
新手艺集中火力,重点解决长文本使命的明确、算力难题。
相比于LongCat系列之前的全注重力MLA机制,LoZA只改了一半的焦点?。
但模子长文本能力从256K扩展到1M,解码速率还快了不少。
甚至比同类型的Qwen-3模子体现还要好。
接下来看详细计划。
怎样做到 “只算要害部分” ?
全注重力机制的算力瓶颈在于平方级的盘算重漂后O (L?),这导致模子在处置惩罚长文本使命时对显卡要求高,还会泛起推理延迟问题。
LoZA的焦点思绪是专注于处置惩罚主要的内容,不主要的部分少花实力。
作为LongCat系列的焦点手艺升级,LoZA主要是在原来的MLA机制上做刷新。
详细分两步。
首先,给模子里的多头潜在注重力?镸LA做一个全局“筛查”,找出哪些?榭梢员凰⑿。
在原来的MLA架构中,每个MLA?槎际谴χ贸头W⒅亓Φ慕沟愕ノ,现在的新计划是给每个?榕湟桓隹裳叭ㄖ卅。
α值越高,说明该?槎钊⒅亓ε趟阍揭,一旦简化就容易丢性能;α值越低就意味着?榈目商婊恍郧,即便换成更轻量的盘算方法,对整体的明确能力影响也不大。
在训练历程中,团队冻结模子其他参数,只更新α的梯度,通过这种专门的校准训练让模子自主学习α值,然后按α值从小到大排序,找出那些希罕化后不影响性能的MLA?,也就是后续的优化目的。
随后,将找出的50%低性能?榛怀筛嵊牧魇较:弊⒅亓SA
这样就形成了一种交织结构,团队将这种结构称为ZigZag
SSA的盘算重漂后是线性的O (L·S)(S为希罕窗口巨细,牢靠为1024Token),远低于全注重力的O (L?)。
以是这种交织结构让模子既不会由于太过简化而变笨,又能把盘算重漂后降到线性级别,省不少算力。
为了让模子在关注局部细节的基础上不忽略整体逻辑,LoZA还设计了一个1024Token希罕窗口
每个窗口里有1个认真抓整体关联的“全局块”和7个认真盯周围内容的“局部块”,单块巨细为128Token。
这样的刷新也不需要重新训练,在中期训练阶段就能完成,本钱也较量低。
从测试数据来看,LoZA的体现也不错,主要是“更快”的同时“没变笨”
速率上,要是处置惩罚128K上下文,解码速率直接比原来快10倍;
256K上下文,模子预加载(读文本历程)速率快了50%,后续解码阶段天生内容时还能省30%的算力,相当于同样的硬件,现在能同时处置惩罚两倍多的长文本使命。
这也让LongCat-Flash-Exp解锁了1M上下文窗口。
性能上,LoZA也没由于简化而缩水。
处置惩罚回覆问题、写代码这类一样平常使命时,和原版LongCat-Flash持平;处置惩罚长文本使命时,体现反而更好。
好比在MRCR测试里,反超了同样能处置惩罚1M长文本的Qwen-3模子,还更稳固。
接下来,团队还妄想让LoZA支持动态希罕比例
随笔本场景自动多用全注重力包管精度,长文本场景自动增添希罕?樘嵘,甚至适配多模态模子处置惩罚长视频、长图文内容。
好一个新年新气象!
论文地点:https://www.alphaxiv.org/abs/2512.23966
— 完 —
相关版本
多平台下载
审查所有0条谈论>网友谈论
人人看人人做人人
成人a视频免费在线观看
久久精品射
97超碰你懂的
国产精品爽爽野外VA在线观看
散兵本子黄漫
高清黄色视频网页
精品视频国产狼友第3页
av免费啪网站
少妇羞
纲手被扒开腿 同人漫画
男生自慰时把精子喷在我脚上
免费看美女被操的网站
一级淫视频
美女操逼性爱性虐视频
欧美日韩性爱网
免费A级毛片免费完整视频
柳淑英一二数数马小