English(EN) We wrapped a live session on M3 yesterday with the @togethercompute team & our researchers @zpysky1125 and @HaohaiSun

MiniMax AI 强调 M3 模型稀疏注意力机制

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-02 22:53

MiniMax AI 最近举行了一场现场会议，讨论了其 M3 模型，并重点介绍了 MiniMax 稀疏注意力（MSA）机制。与其他压缩 KV 缓存的注意力方法不同，MSA 保留了未压缩的 KV 缓存。该方法是与 Together AI 团队合作开发的。 AI

影响强调了一种新颖的注意力机制，有可能提高模型的效率和性能。

排序理由该集群讨论了由 MiniMax AI 公司与另一个实体 Together AI 合作提出的模型（M3）中的特定技术机制（MSA），符合研究类别。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Source corroboration: Single-source cluster; Only one publisher covered this so far. Single-source stories can still rank when the publisher is high-authority, but they lack cross-source corroboration.
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X — MiniMax AI TIER_1 English(EN) · MiniMax_AI · 2026-06-02 22:53

昨日，我们与 @togethercompute 团队以及我们的研究员 @zpysky1125 和 @HaohaiSun 一起完成了 M3 的现场会议

We wrapped a live session on M3 yesterday with the @togethercompute team & our researchers @zpysky1125 and @HaohaiSun A few highlights 🧵 1. MSA (MiniMax Sparse Attention) is the star ⭐️. Unlike CSA/HCA, which compress the KV cache, MSA keeps the real, uncompressed KV and