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马斯克点赞Kimi“注意力残差”研究，长文本大模型架构迎新突破

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阿里新一代开源模型 Qwen3.5曝光:或将推出原生 VLM，春节期间发布

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商汤开源NEO架构：原生多模态模型放弃“拼图式”设计，数据量减90%仍拿下SOTA

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Kimi Linear 48B A3B Base

moonshotai

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Kimi Linear是一种混合线性注意力架构，在各种场景下包括短、长上下文以及强化学习扩展机制中，均优于传统的全注意力方法。它能有效解决传统注意力机制在长上下文任务中效率低下的问题，为自然语言处理等领域带来更高效的解决方案。

自然语言处理TransformersTransformers
moonshotai
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Kimi Linear 48B A3B Instruct

moonshotai

K

Kimi Linear是一种高效混合线性注意力架构，在短上下文、长上下文和强化学习场景中均优于传统全注意力方法。它通过Kimi Delta Attention (KDA)机制优化注意力计算，显著提升性能和硬件效率，特别擅长处理长达100万令牌的长上下文任务。

自然语言处理TransformersTransformers
moonshotai
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I3 80m

FlameF0X

I

i3-80M是一种创新的混合架构语言模型，结合了卷积/循环层与全注意力层的优势。该模型采用RWKV风格的时间混合与Mamba状态空间动态，在早期层实现高效序列处理，在深层使用标准多头注意力机制进行复杂模式识别。

自然语言处理TransformersTransformersEnglish
FlameF0X
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Mask2former Swin Tiny Coco Panoptic

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M

Mask2Former是基于Transformer的统一图像分割模型，支持实例分割、语义分割和全景分割任务，采用掩码注意力机制提升性能

计算机视觉TransformersTransformers
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Long T5 Tglobal Base

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L

LongT5是基于T5架构的文本到文本转换模型，采用瞬态全局注意力机制高效处理长序列输入

自然语言处理JaxJaxEnglish
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Lsg Camembert Base 4096

ccdv

L

基于CamemBERT-base调整的长序列处理模型，采用局部+稀疏+全局注意力机制(LSG)，高效处理长文本

自然语言处理TransformersTransformersFrench
ccdv
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3

Lsg Legal Small Uncased 4096

ccdv

L

基于LEGAL-BERT的小型版本，采用局部+稀疏+全局注意力机制(LSG)高效处理长序列

自然语言处理TransformersTransformersEnglish
ccdv
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0

Lsg Bart Large 4096

ccdv

L

LSG模型是基于BART-large改进的长序列处理模型，采用局部+稀疏+全局注意力机制，高效处理长文本任务

自然语言处理TransformersTransformersEnglish
ccdv
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