v4.582.2238.279908 安卓漢化版
v3.666.3691.921904 安卓免費版
v5.940.3472.64596 安卓最新版
v8.362.7688 安卓版
v8.199.7571.964399 PC版
v5.328 IOS版
v4.670.639 安卓漢化版
v1.610.2464.616178 安卓漢化版
v7.167 IOS版
v8.723.2907.297425 最新版
v5.730.2691.548675 安卓最新版
v1.463.2998 IOS版
v9.855 PC版
v3.509.8642.103855 安卓版
v2.317 安卓版
v8.182 最新版
v1.850 IOS版
v2.828.9033.732590 PC版
v7.750.5988.625477 安卓漢化版
v6.638 PC版
v2.0.1828 安卓最新版
v2.939 安卓漢化版
v6.184.1830.896706 安卓最新版
v8.785.9995 安卓免費版
v5.32.3471 IOS版
v2.997.197.794299 最新版
v7.258.2656.343106 安卓免費版
v2.498.1229.813392 安卓版
v9.609.2818 安卓最新版
v5.399.6897.501056 安卓最新版
v5.824.6959.289221 PC版
v6.377 安卓版
v1.859.9147 安卓漢化版
v9.368 IOS版
v1.280.3843 最新版
v9.524 最新版
v7.899 安卓免費版
v8.602.7998.931436 安卓版
v7.819.1062.838284 安卓最新版
v3.438.5647.106803 安卓最新版
v8.283.9104.923569 安卓版
v1.223.7833 PC版
v2.190 安卓漢化版
v8.347.4717.578969 安卓漢化版
v2.174 PC版
v5.670.1462 安卓漢化版
v8.522.902.225867 安卓版
v6.43 安卓版
v7.279.8798.5689 最新版
v9.690 最新版
v6.121.6390 安卓漢化版
v3.171 最新版
v3.168 安卓免費版
v6.417.1952.80574 最新版
v4.699.8582.419530 安卓免費版
v6.318.587 安卓漢化版
v8.484.4501 安卓版
v6.754 最新版
v4.195 IOS版
v9.812 IOS版
v9.806.4700 最新版
v4.840.9117.957712 安卓版
v6.193.7083 最新版
v7.230.1391 最新版
v7.806.2554.850045 安卓免費版
v3.326.4334.452890 IOS版
v7.806.5432.964031 安卓漢化版
v2.868.9658 安卓漢化版
v9.877.9545.300243 安卓免費版
v7.817.229.489935 最新版
v3.751.4677.14193 IOS版
v7.940.3367.287052 安卓版
v9.494 PC版
v8.489.1478 IOS版
v6.545.1600 安卓最新版
v5.966.7361.892461 最新版
v2.822.9388.788406 安卓漢化版
v6.792 安卓最新版
v5.585 最新版
v3.779.4408.26735 最新版
西欧黄片
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
南非妓女BBBwBBB
一级伦理片
www.日本免费网址
男人女人啪啪啪网址
美女秘 裸体100%无遮挡
www日韩一区二区在线播放
久久av秘 一区二区三区
欧美裸ⅹxxxx图片
男性裸体精光Gay裸交
亚洲图片 高潮
akt.vicineko.cim
亚欧免费啪啪啪啪
邪恶道官网
我要看久久精品黄色片
国产精品无码午夜福利
美女被 视频网站在线看
91黄色视频可以看
性交大片
影音先锋一区二区三区无码电影网
新黄色视频
欧美A三级在线视频
国产亚洲免费视频观看
三级片亚洲公司亚洲公司毛片
有黄有色的黄色视频
亚洲天堂免费
先锋日韩资源站
亚洲欧美又粗又长久久久
高清 码 免费视频
国产spanking打屁屁网站