Kairos 论文:面向全模态的字节级基础模型
原文标题:Kairos: Toward a Byte-Level Foundation Model for Every Modality
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arXiv 论文提出 Kairos,融合双向门控 DeltaNet 线性注意力、滑窗注意力、稀疏 MoE 与多尺度字节编解码器,在统一字节空间上处理文本、图像、音频、视频、激光雷达与控制流。当前仅做收敛性验证,尚未证明泛化能力。
- 问题
- 单机训练的小模型缺乏架构试错空间,全模态统一建模的架构组合是否可优化尚不明确。
- 方法
- 融合双向门控 DeltaNet 线性注意力、滑窗注意力、稀疏 MoE 与多尺度字节编解码器,在统一字节空间上做去噪训练。
- 结果
- 3000 步时两种注意力变体最低损失接近 1e-3;600 步后不同编解码器最低损失从 0.018 到 0.354。
- 影响
- 目前仅验证收敛性、未证明泛化,工程师可将其视为全模态字节级架构的可行性参考而非可用方案。
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