MiniMax-M1：闪电注意力重塑大模型推理效率，百万上下文时代来临，附技术报告英中对照版
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
闪电注意力和混合专家架构提升了强化学习的稳定性和训练效率。MiniMax-M1的进展表明高效与妥协无关，推理长度不再受限，智能的边界在于想象力。开源技术激发了创新。
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关键要点
- 闪电注意力提升了强化学习的稳定性和训练效率。
- 混合专家架构（MoE-Hybrid）为低成本大规模RL训练提供了支持。
- CISPO算法重新定义了强化学习训练的稳定性。
- 可验证任务是规则驱动的，而开放域任务是模型驱动的。
- MiniMax-M1的突破表明高效与妥协无关，推理长度不再受限。
- 智能的边界在于想象力，开源技术激发了创新。
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