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H20 GPUs
H20 GPUs
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LongStraw 在固定GPU预算下实现超过200万Token的强化学习后训练
研究人员开发了LongStraw，这是一个旨在实现强化学习（RL）后训练的执行栈，能够处理超过200万Token的上下文长度，即使在固定的GPU限制下也能实现。该系统解决了推理上下文长度与当前RL后训练能力之间日益增长的差距。LongStraw通过优化共享提示的评估并选择性地保留必要的模型状态来减少计算负载。对Qwen3.6-27B和GLM-5.2模型的初步实现表明，能够处理高达446万Token的提示，确立了极长上下文的执行可行性。
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通过测试时训练实现视觉 Transformer 的线性化
研究人员开发了一种方法，使用测试时训练（TTT）将预训练的 Softmax 注意力模型适配到线性复杂度架构。该方法通过关注架构和表示的对齐来解决不同注意力机制之间的表示差距。该技术应用于 Stable Diffusion 3.5，产生了一个新模型 SD3.5-T$^5$，该模型在仅一小时的微调后，以显著更快的推理速度实现了可比的图像质量。