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Dual DeltaNet 模型论文发布

1 篇报道1 个报道来源8 小时前更新

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AI 综述

Yixiao Qian 等人发布 Dual DeltaNet (DDN) 研究论文，该模型提出双侧 delta 规则以扩展 Kimi Delta Attention，实现值侧记忆重组。 在语言建模、零样本下游任务和检索任务中，DDN 表现优于 KDA、GDN-2 和 Mamba-3。该方法包含分块并行训练算法及 rank-2 递归推理机制以提升算术强度，代码已开源。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

最新进展10月30日 12:00
Dual DeltaNet：面向线性注意力值侧记忆重组的方法

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月30日
  1. arXiv · ML
    Dual DeltaNet：面向线性注意力值侧记忆重组的方法

    Dual DeltaNet 提出双侧 delta 规则，扩展 Kimi Delta Attention (KDA) 以实现值侧记忆重组，在语言建模、零样本下游任务和检索任务中表现优于 KDA、GDN-2 和 Mamba-3。 该方法包含分块并行训练算法及 rank-2 递归推理机制，以提升算术强度，代码已开源。

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可比范围当前
8
可比范围峰值
910月30日 17:00
近 24 小时变化
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