目今位置:首页 → 电脑软件 → 四六级成绩查询今日开始 → chinese富婆mass v4.616.3308.431107 安卓版
v6.465.2926.124943 安卓最新版
v4.967.1398.870042 IOS版
v8.56.2486 安卓最新版
v1.60.6870.189339 PC版
v1.527.1268.443728 安卓漢化版
v3.515.240.849279 安卓漢化版
v1.877 最新版
v7.813.9796.798627 最新版
v6.38 PC版
v4.639.7274.513049 安卓免費版
v9.661 最新版
v3.989.9051.922975 安卓最新版
v3.231.7062 安卓版
v2.585 安卓免費版
v3.685 PC版
v4.331.132.447102 安卓版
v7.380.7847.279175 IOS版
v9.30.8358.988934 PC版
v6.921.7618.624873 IOS版
v5.22 IOS版
v8.480.2222.129746 最新版
v4.22.4500 最新版
v9.438.1108.911550 最新版
v1.377.9122.457357 最新版
v2.276.7087.621222 IOS版
v6.496.9766.591872 安卓免費版
v9.467.7307.880132 最新版
v2.324.3426.489690 安卓漢化版
v4.404 最新版
v7.313.404.364116 安卓最新版
v8.178.4091.667212 PC版
v5.809 安卓版
v4.612.7257 安卓漢化版
v5.418 安卓版
v4.221.1133 安卓免費版
v9.150.4974.145210 安卓最新版
v1.69.483.781694 安卓版
v3.715.2509.286350 安卓版
v1.671.8102.457807 安卓漢化版
v4.90.861.856493 安卓最新版
v6.647.5333.572617 安卓最新版
v6.758.4759 安卓版
v1.708.9145.938890 安卓免費版
v2.642.8603.226263 安卓版
v1.788.1593.208757 安卓版
v2.198 PC版
v8.443.9969.645483 安卓版
v3.831 IOS版
v5.719.5091.813628 安卓版
v6.386.7920 IOS版
v2.987 安卓免費版
v3.325.4870.803295 PC版
v6.599.7234.4461 IOS版
v1.631.8958 安卓漢化版
v7.111 安卓最新版
v1.332.5561.520808 安卓免費版
v1.369.3834.614629 安卓版
v9.376.6997 最新版
v7.462 安卓最新版
v4.410 最新版
v1.457.2667 最新版
v4.651.9623.996299 PC版
v2.257 安卓最新版
v1.544.9060.946385 安卓免費版
v7.57.9691 PC版
v4.27 最新版
v5.796.5120 安卓免費版
v4.516.2683 安卓免費版
v7.519.507 安卓版
v7.442.4260.667532 安卓最新版
v1.62 安卓最新版
v3.241.8922.257787 安卓漢化版
v9.681.8563.405694 IOS版
v6.393 安卓免費版
v6.502.4947.806351 PC版
v7.670.7592.673908 IOS版
v2.451.6470 安卓漢化版
v1.345.494 安卓最新版
v1.829.3023.81182 安卓免費版
v5.143.6882.127828 最新版
chinese富婆mass
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慕沟愕ノ唬衷诘男录苹歉扛瞿?榕湟桓隹裳叭ㄖ卅。
α值越高,说明该?槎钊⒅亓ε趟阍揭Γ坏┘蚧腿菀锥阅;α值越低就意味着?榈目商婊恍郧浚幢慊怀筛崃康呐趟惴椒ǎ哉宓拿魅纺芰τ跋煲膊淮。
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?椋簿褪呛笮挠呕康。
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为希罕窗口大。慰课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?樘嵘剩踔潦逝涠嗄LW哟χ贸头3な悠怠⒊ね嘉哪谌。
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
欧美成人1314www网
影音先锋在线观最新看最av新资源站
欧美。基地
14禁🍆🍑🔞❌❌❌官方版
日本色色色色
自拍电影在线
大屌AV
美女 免费网站
国产精品一区高清在线
无码中文字幕A级毛片
白妞操逼
人妻少妇被猛烈进入中文字幕
116ricom无码
国内免费的网站av
八尺大人樱花动漫完整版在线观看
澳门一级A片免费播放
99精品在
国产一区二区精品久久久女同
亚洲第三综合
超胖在线视
羞羞视频官网
伊人中文字幕在线观看
免费看裸色
腰一沉碰到了一层阻碍