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研究背景与意义在当今的语言模型研究中，长上下文建模被广泛认为是提升模型能力的关键。然而，传统的注意力机制在处理长序列时，计算复杂度高，导致显著的延迟和资源消耗。研究者们逐渐意识到稀疏注意力机制可能是解决这一问题的有效途径。本文提出了一种名为“NativeSparseAttention（NSA）”的机制，旨在通过算法创新与硬件优化的结合，实现高效的长上下文建模。研究背景长上下文建模的重要性：随着应用需求的多样化，长上下...

研究背景与意义在当前的人工智能研究领域，视觉语言模型（VLMs）正迅速发展，特别是在大型语言模型（LLMs）和视觉模型（LVMs）取得显著进展的背景下。本文提出的EVEv2.0模型，旨在解决现有编码器驱动的VLMs在多模态理解和推理中的局限性。研究表明，现有的编码器驱动方法在灵活性和适用性上存在一定挑战，尤其是在处理复杂的视觉信息时。因此，EVEv2.0通过引入无编码器的设计，试图减少视觉和语言之间的干扰，从而提升模型的整...

研究背景与意义研究背景：随着大规模语言模型（LLMs）的迅速发展，训练这些模型所需的计算资源和带宽需求也随之增加。传统的分布式训练方法面临着设备协同和通信延迟等挑战，这使得在数千个加速器上进行有效训练变得复杂。研究意义：本文提出的StreamingDiLoCo方法，旨在通过放宽设备协同的要求，降低训练过程中的带宽需求，从而提高训练效率。这一方法的成功实施将为分布式训练提供新的思路，助力在有限的带宽条件下实现大规模...

研究背景与意义在当前的人工智能研究中，如何提升大型语言模型（LLM）的推理能力是一个重要的课题。传统的推理方法往往依赖于明确的推理步骤和形式化的问题定义，但这在处理复杂的自然语言任务时显得力不从心。本文提出了一种名为“MindEvolution”的进化搜索策略，旨在通过利用语言模型生成、重组和优化候选答案，以应对自然语言规划任务中的推理挑战。研究的意义在于，它不仅提供了一种新的思路来提升LLM的推理深度，还展示了...