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我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
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原文中文，约4000字，阅读约需10分钟。
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内容提要
MiniMax的M2模型在数据处理和思维模式上进行了创新，采用全注意力机制以提高稳定性和可靠性。团队通过实习生处理数据，强调流程的成熟性，以确保模型的泛化能力。M2还引入了“交错式思维链”策略，增强了任务执行的适应性和容错率，体现了实用导向的工程思维。
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关键要点
- MiniMax的M2模型采用全注意力机制，提高了稳定性和可靠性。
- 团队通过实习生处理数据，强调数据处理流程的成熟性。
- M2引入了交错式思维链策略，增强了任务执行的适应性和容错率。
- M2在香港大学的AI-Trader模拟A股大赛中获得第一名。
- M2团队选择Full Attention是为了确保模型的稳定性和可靠性。
- M2团队发现现有模型评测系统不完善，导致对注意力机制的误解。
- M2团队强调数据质量和多样性，以提高模型的泛化能力。
- 交错式思维链策略使得模型在执行任务时能够动态调整规划。
- MiniMax的选择体现了工程理性，优先考虑模型的实际应用性。
- M2不仅是技术模型，更是为开发者准备的落地工具，强调实用性。
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