ASCENT 提出冻结长上下文模型的外部状态方案，Qwen2.5 最高提升 82.63 点
原文标题：ASCENT: Scale-Complementary External State for Frozen Long-Context Language Models
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论文提出「规模互补」原则并实现 ASCENT：以目标盲因果写入器、嵌套类型状态与有界查询读出，在不改动语言模型的前提下增强长上下文记忆。在 16K BABILong 上，Qwen2.5 在 0.5B、1.5B、3B 分别提升 10.50、78.88、82.63 个百分点；五个 7B-8B 读取模型获得 66.75 至 85.63 点增益。
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ASCENT 冻结语言模型加外部状态，Qwen2.5 在 16K BABILong 上 3B 提升 82.63 点
- •提出「规模互补」原则：读取模型能力与紧凑状态预算同步扩大时，外部状态的绝对增益上升
- •实现为靶向盲因果写入器、嵌套类型状态与有界查询条件读出，所有语言模型保持冻结
- •Qwen2.5 在 0.5B/1.5B/3B 分别提升 10.50、78.88、82.63 个百分点，相邻方向对比经族系校正后显著
- •7B 上 Foundation 准确率升至 33.25%，四槽 ASCENT 全对，增益封顶 66.75 点；3B 到 7B 准确率增量为 -15.88 点
为什么重要：准确率侧结论仅成立于 0.5B 到 3B，7B 依赖未饱和的负对数似然因子实验，读者需注意其适用边界而非直接外推到更大模型。
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