目今位置:首页 → 电脑软件 → A股缩量下跌失守3400点 → 黄色网,亚洲 v7.410 PC版
v9.449.6232.415112 最新版
v8.832.5176.373586 最新版
v2.375 安卓版
v6.830.7758.155570 IOS版
v4.493.452.844260 PC版
v6.350 安卓版
v4.272.6320.823080 最新版
v4.262.2757 IOS版
v3.961 PC版
v9.823.6021 安卓版
v8.545.3323 IOS版
v9.35.4827 安卓版
v5.497.6939 安卓免費版
v5.624.2946.28970 最新版
v7.819.2283.130613 PC版
v8.932.4665.181701 安卓免費版
v9.7.9466.633999 安卓版
v3.653 安卓免費版
v9.187.6190 安卓版
v7.201.6967.427582 IOS版
v1.746.8563.61099 安卓版
v1.481.4668.186858 安卓漢化版
v7.876.5436.35257 最新版
v8.39.5704 安卓漢化版
v5.102 IOS版
v6.307 PC版
v3.195.2151 安卓最新版
v9.815.3271.184027 最新版
v6.906.4516.98020 安卓最新版
v2.474 安卓最新版
v1.335.1591.845895 最新版
v3.146.2095.211186 安卓最新版
v7.910.2791.272563 PC版
v8.443.7009.779754 安卓免費版
v8.780.9032 最新版
v1.873.734 安卓最新版
v2.507 IOS版
v6.260.5334 最新版
v8.453.8784.574880 安卓最新版
v7.315.8097.203789 IOS版
v6.550.7557 安卓版
v3.211.4553 安卓最新版
v9.933.7161.242689 安卓最新版
v5.615 安卓版
v9.643 IOS版
v2.809.6986.323951 PC版
v1.853 PC版
v4.14.7811.71952 IOS版
v7.457.1221.755065 IOS版
v4.730.4701 PC版
v4.424 安卓免費版
v7.814.809.589634 IOS版
v4.94 安卓漢化版
v1.617 PC版
v6.712.8827.730646 PC版
v9.465.8917 最新版
v2.104.1411 安卓最新版
v2.907.6036 安卓最新版
v3.431.4868 安卓最新版
v6.700.3199.979338 安卓最新版
v7.931.5239.557244 安卓版
v8.335.9563 最新版
v3.870 安卓最新版
v9.970.9269 最新版
v3.190.2875 安卓最新版
v8.829.6253.516866 PC版
v6.936.9432.70609 安卓免費版
v1.637 安卓版
v8.668.3174.805756 PC版
v9.635.5692 安卓最新版
v7.897.6415.839307 最新版
v5.526.9546.560132 PC版
v8.269 安卓版
v7.450 IOS版
v8.718.9918 安卓免費版
v1.972.3754.495176 安卓免費版
v2.610.9928.66121 安卓版
v3.117.4285 IOS版
v3.196.7784 最新版
v9.0.523.433947 安卓最新版
黄色网,亚洲
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
国内在线手机自拍视频
成aaa人电影免费网址
国产AⅤ天堂亚洲国产AV
520886Co美国板
欧美东北大炕
美女悟空网站
国产一级AV无码免费App
国语自产拍在线观看对白
三级片视频在线看
午夜啪啪啪网站
喷水自慰A片无码高清
日本韩国新的三级2022
yuenanxxxxxxxxxxxx34
娇妻被黑人狂躁12次
北条码纪码免费版官方