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Yu Zhang (张宇)

Attention Residuals 共同贡献作者和 Moonshot AI 研究员。个人主页与履历记录其在苏州大学攻读博士,并将可扩展、硬件高效的大语言模型架构与系统协同列为研究方向;主页、GitHub 与 X 账号相互连接。

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Attention Residuals

AttnRes 用输入相关的深度 softmax 聚合替代 PreNorm 的单位权重累积,并以块级表示和系统调度控制跨层状态成本;五个 194M–528M 激活参数 Kimi Linear MoE 设置均降低单次报告验证损失,48B/3B 的块级变体十五项下游数值十四升一平,但缺少随机种子、大规模 Full 对照和完整系统测量条件。

待审阅 2603.15031-attention-residuals Training StabilityTraining MemoryDistributed Training