BriefGPT - AI 论文速递 ·

基于关系概念的模型

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

📝

内容提要

本文探讨了灰盒概念模型（CBMs）的交互式调试，提出了一种简单的模式，用于人类监督者识别和优先处理模型中不同部分的缺陷。同时，引入了一种新的损失函数来调试聚合步骤，推广了现有的黑盒模型对CBMs的调整策略，使之更加稳健。

🏷️

Kimi K3 模型结构（7）：结构决定系统
本文总结Kimi K3模型结构对训练与推理系统的影响。KDA采用三种执行形态（FlashKDA、设备内上下文并行、状态回滚）处理固定大小状态；上下文并行通...
Kimi K3 模型结构（6）：输入端与零件，MoonViT-V2、MTP、Per-Head Muon
Kimi K3模型采用从零训练的MoonViT-V2视觉编码器，27层、patch14结构，支持高分辨率图像token化；MTP层预训练后微调为EAGLE...
Kimi K3 模型结构（5）：宽度维度，Stable LatentMoE
Kimi K3模型采用Stable LatentMoE作为FFN，基于NVIDIA LatentMoE改进，将输入压缩至半宽latent空间，增加RMSN...
Kimi K3 模型结构（3）：序列维度，Gated MLA 与 3:1 混合
本文介绍Kimi K3模型结构：采用3:1混合，每四层含一层Gated MLA（无位置编码、满秩sigmoid门），其余为KDA层。MLA低秩压缩KV至5...
Kimi K3 模型结构（2）：序列维度（下），chunkwise 并行与下界衰减
本文介绍Kimi K3模型序列维度的chunkwise并行算法：将序列分块，块间递推状态、块内用矩阵乘并行计算。K3将每步log-decay加−5下界，使...
Kimi K3 模型结构（1）：序列维度（上），从线性注意力到 KDA
本文介绍Kimi K3模型中KDA（Kimi Delta Attention）的递推形式，从线性注意力、DeltaNet到Gated DeltaNet演进...