目今位置:首页 → 电脑软件 → 国台办回应台湾小朋友自称小当归 → 国产又黄又爽又湿的视频 v1.154.5071 IOS版
v3.840.5306.153521 安卓最新版
v2.969 安卓免費版
v1.612.5881 安卓版
v8.542.2140.151672 最新版
v3.422.4949.364520 安卓漢化版
v7.554.967.628190 PC版
v1.537 安卓版
v5.121 最新版
v2.517.5395 IOS版
v1.824.3013 IOS版
v8.332.6865 安卓免費版
v8.769 安卓版
v7.624 安卓漢化版
v1.844.6628.985470 安卓漢化版
v1.470 最新版
v4.81.5490.798219 安卓免費版
v7.31.1018.926210 安卓版
v3.385.9316.459614 安卓版
v8.869 安卓版
v8.635 安卓免費版
v8.603.666.642842 安卓版
v1.55.2935.179569 安卓免費版
v9.790.3103 IOS版
v4.475.1813 IOS版
v2.976.2126.934826 安卓最新版
v2.573.9616.84044 PC版
v3.566.1338.895317 最新版
v9.74.147 PC版
v5.410.4771.454208 安卓漢化版
v6.61.5905.421109 IOS版
v7.343.9641.360245 安卓版
v6.368 安卓漢化版
v6.996.4972.147585 安卓免費版
v7.228 PC版
v7.787.8256.883657 安卓漢化版
v8.673.9190.95576 安卓免費版
v1.882.6805 安卓版
v4.729 安卓最新版
v2.174.6262.241423 安卓免費版
v4.20.5572.562332 安卓最新版
v8.446.7035.934428 最新版
v8.41.4049 安卓版
v6.880.3501 IOS版
v4.83.2987.767462 IOS版
v3.711.704.243766 PC版
v4.752.8722.981 安卓版
v6.649 IOS版
v6.905 安卓最新版
v2.901.7951 安卓免費版
v2.764 PC版
v9.839.6703 安卓免費版
v1.423 安卓版
v4.332.5002 安卓版
v3.89.3072.757743 安卓漢化版
v2.813 IOS版
v3.63 安卓版
v3.553 安卓版
v3.333 IOS版
v3.31.9022 IOS版
v7.319.8943 安卓版
v6.456.4484.260984 安卓免費版
v4.992.3403.773324 安卓最新版
v3.958 安卓免費版
v6.398.6157 安卓版
v9.63.2764.770337 安卓最新版
v8.8 PC版
v2.567.4803 IOS版
v7.739.2048.609221 IOS版
v4.896.682.516910 PC版
v7.618.1695.894910 PC版
v2.203.4740.526417 安卓版
v5.64 IOS版
v4.875 安卓免費版
v6.402.8011 安卓免費版
v1.54.4538 PC版
v6.91.9906 安卓免費版
v5.459.7968 安卓最新版
v5.816 最新版
v3.168.54 最新版
v1.699.393.974810 PC版
国产又黄又爽又湿的视频
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只改了一半的焦点模块。
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模块MLA做一个全局“筛查”,找出哪些模块可以被刷新。
在原来的MLA架构中,每个MLA模块都是处置惩罚注重力的焦点单位,现在的新计划是给每个模块配一个可学习权重α。
α值越高,说明该模块额全注重力盘算越要害,一旦简化就容易丢性能;α值越低就意味着模块的可替换性强,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模块,也就是后续的优化目的。
随后,将找出的50%低性能模块换成更轻盈的流式希罕注重力SSA
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模块提升效率,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
免费观看AAA级毛片体验区
美女tiktok宝+色色白丝福利
杨晨晨+21分钟视频
欧老太做爰 韩
爆乳女神 ▌麻酥酥▌玫瑰
午夜成年男人免费网
窝窝社区污黄在线观看网站
欧美性爱免费福利
国产精品免费视频频
精精国产XXXX视频在线直播1
18毛片
高清无码在线视频
欧美精品538在线视频
欧美精品免费观看 欧美影视
无码激情
白嫩老师肉体VideseD
www.肥猫.中国.com
偷拍欧美性爱
三级免费在线看
欧美日韩综合网精品视频
www.欧美,com