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官方账号arXiv cs.AI@Kehan Wang
推荐理由：只给值路由多加一条独立通道，120M/343M模型10组对照全胜，困惑度降2-3%。做Transformer的可以看看。
RD-AttnRes
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8月4日
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论文提出Role-Decoupled Attention Residuals（RD-AttnRes），将查询/键与值的深度路由分开。在FineWeb-Edu上用五组种子训练120M和343M参数模型，各用2.0B token预算。RD-AttnRes在全部10项对比中降低验证负对数似然，120M和343M平均降幅分别为0.0301和0.0247，困惑度降低2.97%和2.43%。早期预算对照排除参数数、重复路由执行和固定值路由的干扰。路由诊断显示查询-键与值的深度分布持续分离。