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Modular Norm RandOpt:通过架构感知扰动实现群体高效的集成方法

arXiv cs.LG ↗ · 2026-09-23 缓存

本文介绍了一种名为Modular Norm RandOpt的架构感知扰动方法,用于语言模型的高效集成。该方法在多任务和不同模型规模下,使用较少的候选模型即可实现性能提升。

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架构感知的强化学习使滑动窗口注意力在数学推理中具有竞争力

arXiv cs.AI ↗ · 2026-06-11 缓存

本文介绍 SWARR,一种两阶段方案,结合监督微调和强化学习,使滑动窗口注意力模型适应数学推理,表明强化学习能缩小其与自注意力的性能差距,同时保持效率优势。

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