v3.919.4984 PC版
v2.661 安卓漢化版
v7.419.5551.556964 安卓免費版
v7.22.6151 IOS版
v1.901.8206.275615 安卓漢化版
v9.163.9743 PC版
v2.690.7840 安卓免費版
v9.317.5665.447928 安卓漢化版
v3.17.5625.301952 安卓漢化版
v4.246.3326.427626 安卓漢化版
v4.763 安卓版
v3.306.3207 安卓版
v1.98.9355.153107 IOS版
v6.304.2316 PC版
v4.947.6035 最新版
v9.835 PC版
v3.522.8165.589212 最新版
v4.517.3518.276748 安卓免費版
v2.227 安卓免費版
v9.691.6577 安卓版
v8.813.224 安卓版
v4.271 安卓最新版
v1.261.8273 IOS版
v4.703.9432.135820 安卓免費版
v8.34.6506.120748 安卓版
v7.10.7877 安卓漢化版
v9.55.4151.223212 安卓版
v9.699.2152 安卓漢化版
v6.163.7650 最新版
v4.57 IOS版
v9.722.8601.377551 最新版
v7.889 安卓最新版
v5.287.6813.124756 安卓版
v9.296.1621.235981 安卓版
v9.14 最新版
v6.104.2567.45688 IOS版
v8.489.4545 安卓最新版
v7.104.5171.376006 安卓漢化版
v5.657.4656.69521 最新版
v7.241.8742.736541 安卓漢化版
v7.701.1203.444117 PC版
v8.257.7113.160590 PC版
v7.673.3682.279960 安卓免費版
v4.845.1015.636489 安卓最新版
v7.363.471.188307 IOS版
v3.999 安卓免費版
v8.41.5450 最新版
v2.538.4753 安卓免費版
v5.795.4444.678536 IOS版
v9.402.8956.82216 安卓最新版
v5.753.2121.775164 安卓漢化版
v4.385.6808 安卓漢化版
v6.706.7653.813471 PC版
v5.160 安卓版
v5.359.5835.670072 安卓免費版
v7.158.1099.878514 安卓最新版
v9.773.5756.230940 PC版
v2.983.9812.569539 PC版
v7.612.2145.845163 最新版
v2.836.8952.266743 最新版
v7.382.2187 安卓免費版
v3.675.3985.386951 最新版
v6.174.4679 IOS版
v1.391 安卓免費版
v9.605.299.354465 安卓免費版
v5.44.8921.396908 IOS版
v6.305.9949.319136 安卓免費版
v2.471.6967.485861 安卓版
v2.568 安卓最新版
v3.53.6947.345431 安卓漢化版
v9.3.5971.107662 安卓最新版
v9.675.88.687084 安卓免費版
v4.869.3777.444709 最新版
v3.798 IOS版
v7.982 安卓免費版
v4.81.2614 最新版
v8.254.5816.315919 PC版
v9.350.6971.900410 IOS版
v5.816.3033 安卓漢化版
v2.412.2088 安卓免費版
九九r热视频
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?。
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
国产迷奸网址
精品视频在线26uuu
八重神子被悼哭了免费观看动漫全集
五一成人破解
亚洲 欧美 偷拍 中文字幕
Metαrt裸美女
一级毛片A片少妇婬片免费看
男女性爱视频欧美的
亚洲不卡视频
国内偷窥一区二区视频
久久99热频国这里只有精品
国产第一黄片免费视频
A毛片在线
久久久久久久岛国免费播放
大屁股在线播放
国产情侣在线视频免费久
A级一级黄片久久A A片
黄色无码a
五月丁香黄色网
国内自拍第三页
肛交视频在线观看
哑剧猫18+风险
トロ排泄脱粪5
爱莉希雅R18同人污本子
欧美久久精品一级爱
91香蕉视频国产