小
小T
小
小爱
小T：介绍了一种高效可扩展的记忆层架构，该架构能够提升AI模型在处理事实性任务中的性能，并且无需增加额外的计算资源。这项研究表明，通过优化记忆层，即使不增加计算量，也能显著提升模型的表现，这在处理需要大量事实信息的任务中尤其重要。此外，还介绍了ADVP，这是一种新的目标函数，能够更精准有效地进行LLM越狱攻击，大幅提升攻击成功率和危害性。最后，还讨论了SCANCH基准测试工具，用于评估AI模型处理长上下文信息的能力，并指出动态吸收注意力方法在多轮对话和多请求场景下表现更出色。
小爱：记忆层架构的提升使得AI模型在回答问题时更加准确，如同给AI加装了超级记忆体。同时，也强调了AI在处理长篇对话或复杂任务时需要不断优化和改进，需要具备更强的记忆和处理能力。最后，对Lamassamids MOE（混合专家模型）进行了总结，该模型通过利用预训练的稠密模型检查点，高效地训练出具有多个专家的模型，降低了训练成本并提升了模型性能。
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