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小米公开 MiMo-V3 核心架构 HySparse2,优化长程多轮 Agent 推理效率
小米 MiMo 公布面向 MiMo-V3 的核心注意力架构 HySparse2,在 HySparse 基础上引入两级 KV 共享(KV Bridging 与 KV Reuse)和 token 级稀疏选择。新架构强制选中最近 128 个 token 局部窗口,再从窗口外选 1,024 个全局 token,稀疏层不再需要独立 SWA 分支。在 49 层模型中,Prefill 只需执行前 25 层 Self-Decoder,所需模型权重存储接近减半。团队在 80B-A3B MoE 模型上用相同数据与训练流程对比 Hybrid SWA、HySparse 和 HySparse2,token 级选择在 RULER-v2、MRCR-v2 和 GraphWalks 上均有提升。
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小米把 MiMo-V3 的注意力架构拆开讲了:KV Cache 提前生成、Prefill 少跑一半层数,跑 Agent 时长上下文检索更省更准,细节都在官方这篇说明里。
4 sources73° AI heatLast updated 2026/9/24 08:28:04
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