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TokenRobustness
Language Models are not Equally Robust to Non-Canonical Tokenization across Languages
同文不同合法切分会造成语言与任务相关的性能退化；英语分桶多切分训练提高跨语言 ARC 准确率，但未消除相对分词差距。
ContinuumAttention
Continuum Attention
CA 将相邻 key/value 线性插值并用闭式指数矩精确积分，在匹配温度的小模型和 101M 多语言评测中改善 NLL/BPB，但仍保持二次复杂度且跨域表现有差异。
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