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generalization
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Linear-ICL
What can linear attention learn from nonlinear teachers in-context?
简化线性注意力在高维无正则极限下仅利用教师的一阶 Hermite 分量，其余分量形成等效噪声；研读说明了图1的归一化问题。
ActiveInertFacts
Knowledge That Is Linear Before Fine-Tuning Generalizes After It
旧关系答案在预训练表示中的线性可读性，比旧关系召回更能预测随机重标后新关系对未见主体的微调泛化。
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