Seventy3

任雨山

5,0 (1)
Công nghệ

73播客，名字取材于Sheldon最喜欢的数字，内容由NotebookLM生成，每天跟随AI读AI业界论文。

23 giờ trước

【第666期】MiniMax Sparse Attention-算力缩减28倍的MSA架构

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： MiniMax Sparse Attention Summary 超长上下文能力正在成为前沿大语言模型（LLM）不可或缺的能力：智能体工作流（agentic workflows）、代码仓库级别的代码推理（repository-scale code reasoning）以及持久化记忆（persistent memory）都要求模型能够联合关注数十万到数百万级别的 token。然而，softmax 注意力机制的二次计算复杂度，使得这种能力在实际部署规模下难以实现。我们提出了 MiniMax 稀疏注意力（MiniMax Sparse Attention, MSA），这是一种基于分组查询注意力（Grouped Query Attention, GQA）构建的块级稀疏注意力机制。MSA 包含一个轻量级的索引分支（Index Branch），用于对键值（key-value）块进行评分，并为每个 GQA 组独立选择一个 Top-k 子集，从而实现针对不同组的稀疏检索，同时保持高效的块级执行；随后，**主分支（Main Branch）**仅在被选中的块上执行精确的块稀疏注意力计算。 MSA 的设计遵循简单性与可扩展性原则，经过刻意精简，使其能够在广泛的 GPU 平台上直接高效部署。为了将稀疏性转化为实际的速度提升，我们进一步针对 MSA 设计了专用的 GPU 执行路径：该路径采用无指数运算（exp-free）的 Top-k 选择机制以及 KV 外置稀疏注意力（KV-outer sparse attention），在块粒度访问模式下提升张量核心（tensor core）的利用率。在一个具有原生多模态训练能力的 109B 参数模型上，MSA 的性能与 GQA 基本相当，同时在 100 万 token 上下文长度下，将每个 token 的注意力计算量降低了 28.4 倍。结合我们共同设计的 GPU 内核（kernel），MSA 在 H800 GPU 上实现了 14.2 倍的预填充（prefill）加速以及 7.6 倍的解码（decoding）端到端速度提升。原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.13392 前往小宇宙评论区与主播互动
1 ngày trước

【第665期】语言模型的睡眠、记忆巩固与自进化

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： Language Models Need Sleep: Learning to Self-Modify and Consolidate Memories Summary 过去几十年见证了机器学习算法设计领域的重大进步，从早期针对特定任务的浅层模型研究，到如今更加通用的深度大语言模型（Large Language Models, LLMs）。尽管现有模型在需要即时预测或上下文学习（in-context learning）的任务中展现出了良好的效果，但它们仍然缺乏持续学习的能力，也无法有效地将其随时间积累的上下文知识迁移到长期参数中。受到人类学习过程的启发，我们引入了一种称为 “睡眠（Sleep）”范式的方法，使模型能够持续学习，通过回放（replay）机制将短期且脆弱的记忆蒸馏为稳定的长期知识，并通过“做梦（Dreaming）”过程递归地实现自我改进。更具体地说，睡眠过程包含两个阶段：（1）记忆巩固（Memory Consolidation）：这是一个向上的蒸馏过程，称为知识播种（Knowledge Seeding）。在该过程中，将较小版本自身模型（smaller-self）的记忆蒸馏到一个更大的网络中，从而在保留已有知识的同时提供更大的容量。作为概念验证，我们提出了一种新的用于知识播种的广义蒸馏过程（Generalized Distillation process），即结合了**在策略蒸馏（on-policy distillation）**与基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的模仿学习（imitation learning）的蒸馏方法。（2）做梦（Dreaming）：这是一个自我改进阶段。在该阶段，模型利用强化学习生成一个合成数据课程（curriculum of synthetic data），用于反复练习新知识，并在无需人工监督的情况下优化已有能力。我们在长时间跨度任务（long-horizon tasks）、持续学习任务（continual learning）、知识融入任务（knowledge incorporation）以及少样本泛化任务（few-shot generalization tasks）上的实验结果，验证了睡眠阶段的重要性。原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.03979 前往小宇宙评论区与主播互动
2 ngày trước

【第664期】嵌套学习：深层架构的幻象与神经学习模块

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architecture Summary 尽管近年来取得了显著进展，尤其是在语言模型的发展方面，但关于这类模型如何能够持续学习/记忆、自我改进以及寻找有效解决方案，仍然存在一些根本性的挑战和未解问题。在本文中，我们提出了一种新的学习范式，称为嵌套学习（Nested Learning, NL）。该范式以一种统一的方式，将机器学习模型表示为一组嵌套的、多层次的和/或并行的优化问题，其中每一个优化问题都具有其自身的上下文流（context flow）。通过 NL 的视角来看，现有的深度学习方法通过压缩自身的上下文流来从数据中学习，而**上下文学习（in-context learning）**则自然地在大规模模型中涌现出来。NL 提出了一种设计理念：通过引入更多层次来设计具有更强表达能力的学习算法，从而实现更高阶的上下文学习，并有可能解锁有效的持续学习能力。我们通过以下三个核心贡献来阐述并倡导 NL：（1）表达性优化器（Expressive Optimizers）：我们展示了，诸如 Adam、带动量的 SGD（SGD with Momentum）等已知的基于梯度的优化器，实际上是联想记忆模块（associative memory modules），其目标是通过梯度下降来压缩梯度信息。在这一洞见的基础上，我们提出了其他更具表达能力的优化器，它们具备深层记忆能力和/或更强大的学习规则。（2）自修改学习模块（Self-Modifying Learning Module）：利用 NL 对学习算法的洞察，我们提出了一种序列模型，该模型能够通过学习自身的更新算法，来学习如何修改自身。（3）连续记忆系统（Continuum Memory System）：我们提出了一种新的记忆系统表述方式，将传统的长短期记忆（long/short-term memory）视角进行了推广。结合我们的自修改序列模型与连续记忆系统，我们提出了一种持续学习模块，称为 Hope。实验结果表明，该模块在语言建模、知识融入、少样本泛化任务、持续学习任务以及长上下文推理任务中均展现出了良好的潜力。原文链接：https://arxiv.org/abs/2512.24695 前往小宇宙评论区与主播互动
3 ngày trước

【第663期】分层潜在预测：样本复杂性理论

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： Learn from your own latents and not from tokens: A sample-complexity theory Summary 生成模型——从扩散模型（diffusion models）到大型语言模型（LLMs）——已经取得了卓越的性能，但代价是需要规模远超生物学习系统的数据进行训练，其训练数据量通常比生物学习者所需的数据高出数个数量级。近年来，一种新的学习范式逐渐兴起：网络不再预测原始输入，而是预测自身对于相关视图（related views）或被遮蔽区域（masked regions）的潜在表示（latent representations），代表性方法包括 data2vec 和 JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）。这一思想也与神经科学中关于大脑皮层**预测编码（predictive coding）**的理论相呼应。尽管这些方法已经取得了优异的实验效果，但其理论基础仍然缺乏充分理解。其中两个核心问题是：预测潜在表示究竟能够在多大程度上提升数据效率（data efficiency）？将这种潜在预测机制堆叠成多尺度层次结构（multi-scale hierarchies）是否能够进一步带来收益？本文针对这两个问题给出了理论回答。作者采用了一种**可解析的概率上下文无关文法（Probabilistic Context-Free Grammar，PCFG）**作为数据生成模型，以模拟自然语言和图像所具有的组合结构（compositional structure）。在该模型中，数据的生成过程如下：首先构造一个深度为 LL 的隐藏符号树（latent tree）；然后递归应用文法产生式（production rules）；最终生成由可观测 token 构成的字符串。在这一数据模型下，作者证明：无论是监督学习（supervised learning）还是基于 Token 的自监督学习（token-level self-supervised learning），若要恢复隐藏树结构，都需要**关于树深度 LL 指数增长（exponential in LL）**数量的训练样本。相比之下，**潜在表示预测（latent prediction）仅需与树深度 LL 无关（constant in LL）**的样本数量（除去对数因子），即可恢复相同的隐藏结构。这意味着，相对于传统监督学习和 Token 级自监督学习，潜在预测能够将样本复杂度从指数级降低到常数级（忽略对数项）。作者进一步通过三方面验证了这一理论结果：层次聚类算法（hierarchical clustering algorithm）；一个端到端神经网络，其中每一层都包含预测器（predictor）和聚类器（clusterer）模块，并通过梯度下降不断预测自身的潜在表示，实现逐层的潜在预测；首次对 data2vec 的样本复杂度进行了理论分析，证明 data2vec 实际上隐式地（implicitly）执行了层次化潜在预测（hierarchical latent prediction）。基于这些分析，作者进一步指出：由于 data2vec 已经在内部实现了层次化的潜在预测，因此再显式地构建多层预测结构（例如 H-JEPA 这类层次化 JEPA 架构）所带来的额外收益其实非常有限，在很大程度上是**冗余（largely redundant）**的。总体而言，本文从理论上解释了为什么预测潜在表示能够显著提高数据效率，并表明这种优势已经能够通过 data2vec 等方法自然实现，而无需额外设计复杂的层次化预测架构。原文链接：https://arxiv.org/abs/2605.27734 前往小宇宙评论区与主播互动
4 ngày trước

【第662期】AdaCoM：面向长任务的代理兼容上下文管理框架

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5 ngày trước

【第661期】AUTOLAB：前沿模型长程自动研发能力评测

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6 ngày trước

【第660期】有效反馈计算：代理系统的Scaling Law

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【第659期】LEAP让通用大模型数学考满分

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。联系小助手微信：seventy3_podcast（加群/投稿论文）今天的这篇的主题是： LEAP: Supercharging LLMs for Formal Mathematics with Agentic Frameworks Summary 大型语言模型（LLMs）在**非形式化数学推理（informal mathematical reasoning）**方面已展现出较强能力，但在生成能够被 Lean 等形式化证明语言机械验证（mechanically verifiable）的证明时，仍然存在较大困难。我们提出 LEAP，一个智能体化（agentic）的框架，使通用基础模型（general-purpose foundation models）能够在自动形式化定理证明（automated formal theorem proving）任务上达到当前最先进（state-of-the-art）的性能。 LEAP 充分利用了基础模型已有的能力，包括：非形式化数学推理（informal reasoning）；指令遵循（instruction following）；迭代式自我改进（iterative self-refinement）。通过将复杂证明任务拆解为多个较小的子问题，LEAP 在 Lean 编译器的持续交互反馈下，将形式化证明的构造过程与非形式化证明思路（informal blueprints）有效衔接，从而逐步完成形式化证明。为了突破现有基准逐渐趋于饱和的问题，我们进一步提出了 Lean-IMO-Bench，一个由 Lean 形式化表示的国际数学奥林匹克（IMO）风格题目组成的新基准。该基准中的题目虽然题干较短，但证明过程高度非套路化（non-routine），通常包含多个推理步骤，并覆盖了广泛的难度范围，因此能够更严格地评估形式化证明能力。实验结果表明，在 2025 年 Putnam 数学竞赛（北美本科生年度数学竞赛）上，LEAP 成功解决了全部 12 道题目，与近期前沿形式化数学模型取得的突破性成果相当。在 Lean-IMO-Bench 上，LEAP 更显著提升了通用大语言模型的一次性形式化证明成功率（one-shot formal solve rate）：由不足 10% 提升至 70%，明显超过了此前由一个专门面向 IMO、达到金牌水平的系统所创造的 48% 基准成绩。此外，我们还展示了 LEAP 在数学研究中的实际应用价值。该系统能够自主完成复杂证明的形式化工作，用于解决开放性的组合数学问题。其中包括为 Knuth 关于偶数阶 Cayley 图哈密顿分解（Hamiltonian decomposition of even-order Cayley graphs）中的一个关键子问题，自动构造并验证了一份形式化证明。这些结果表明，LEAP 不仅显著提升了通用大语言模型的形式化证明能力，也展示了其作为数学研究辅助工具在前沿科研中的潜力。原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.03303 前往小宇宙评论区与主播互动

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