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PoPE
Decoupling the "What" and "Where" With Polar Coordinate Positional Embeddings
PoPE 用非负内容幅值与位置相位解耦注意力匹配,在间接索引、序列建模和长上下文外推实验中优于 RoPE。
HypeNet
Hybrid Linear Attention Done Right: Efficient Distillation and Effective Architectures for Extremely Long Contexts
HALO以约2.3B tokens转换Qwen3,HypeNet结合循环RoPE、全局NoPE与动态缩放改善长检索和效率;研读标注v1数值与配置差异。
SelectiveRoPE
Selective Rotary Position Embedding
Selective RoPE 用输入相关的累计旋转补充遗忘门,改善合成召回与状态追踪,语言建模收益依架构与规模而异。
GOAT
You Need Better Attention Priors
GOAT将可学习位置先验编码进标准SDPA,在1.23B实验中改善长度外推;收益伴随内容维度取舍与有条件的sink稳定性保证。
HybridPosition
Mechanics of Long-Context Hybrid Models Part 1.1: From Hybrid Attention to Hybrid Position
混合位置分工解释外推与长训练的差异;扩窗与LongCE改善SWA,SWLA结合NoPE尺度修正增强LA外推。
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