找一个用search找所有用findall替换用sub分割用split验证用fullmatch。

要理解这段代码，首先要回答一个问题：32 个 Runner 同时操作cursor和results，这些数据究竟住在哪里？堆（Heap）：results 数组对象 ← 所有 Runner 激活共享同一份context 盒子 { cursor } ← 所有 Runner 激活共享同一份每次调用 runner() 产生的一次"激活"：自己的 index、自己的循环进度 ← 私有，一次调用一份result

更新时间：2026-02-28环境：Windows + Conda（Ema。

目标读者：没有 MCP 基础，但会一点 Python。

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MoE，全称Mixture of Experts，混合专家模型。不再让所有 token 都经过同一个 FFN；而是准备多个“专家网络”（Experts）；对于每个 token，只激活其中少数几个 expert 来处理。总参数量可以非常大，因为 expert 可以很多；单次前向计算量不一定跟着线性变大，因为每个 token 只走 top-k 个 expert，而不是走全部 expert。传统 FFN

在过去十多年里，研究界一直在探索如何更有效地利用循环模型与注意力机制。循环模型试图将数据压缩到固定大小的记忆中（即隐藏状态），而注意力机制允许模型关注整个上下文窗口，从而捕获所有 token 之间的直接依赖关系。然而，这种更精确的依赖建模需要二次复杂度，因此模型只能处理固定长度的上下文。本文提出了一种新的神经长时记忆模块，它能够学习记忆历史上下文，并帮助注意力在关注当前上下文的同时利用久远过去的信

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