Transformer之所以强大，核心在于自注意力机制（Self-Attention Mechanism） 与并行计算的突破，叠加多头注意力、残差连接+层归一化、编码器-解码器架构、可扩展性等设计，彻底解决传统序列模型痛点，成为大模型基础。# 2. 缩放点积注意力 (B,nh,L,dk) @ (B,nh,dk,L) -> (B,nh,L,L)# 3. 注意力加权+多头拼接 (B,nh,L,L) @

实验表明，该方法在多项推理基准测试中（如在LLaMA-Instruct-8B上，Countdown提升+17.45%，GSM8K提升+3.08%）持续优于强MDLM基线，且消融研究证实了所提出的中间软状态的必要性。- 评估结果与贡献：在六个具有挑战性的数学和知识密集型任务上的评估表明，ET-Agent在正确性（60.1）和效率（46.0）上均取得了最先进的平均分数，并在简洁性、工具执行成功率等行为

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所开发的Typhoon ASR Realtime模型（115M参数）在标准基准测试中取得了6.81%的字符错误率（CER），其性能与离线Whisper Large-v3模型（5.84%）相当，但参数数量减少了13倍，计算成本降低了45倍，证明了数据质量与模型架构同等重要。- 提出Render-of-Thought（RoT）框架，旨在解决传统Chain-of-Thought（CoT）提示在大型语言模

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