Jycicy

[Jycicy @Jycicy]

@NFTCPS 被拒了,是节点不干净吗?

[Jycicy @Jycicy]

开了个小号,这种情况是节点不干净吗?

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[Jycicy @Jycicy]

@alin_zone 热乎的: 55YYZE

[Jycicy @Jycicy]

@XChatScout 我两个月前19.9算什么

[Jycicy @Jycicy]

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[nash_su - e/acc @nash_su]

活该流量是人家的

这个女博主是我见过最有创意的博主了

从第一次看她用360相机拍大头转场，到现在这个创意牛逼到爆的视频，创意永远是第一位

[Kimi.ai @Kimi_Moonshot]

Introducing 𝑨𝒕𝒕𝒆𝒏𝒕𝒊𝒐𝒏 𝑹𝒆𝒔𝒊𝒅𝒖𝒂𝒍𝒔: Rethinking depth-wise aggregation.

Residual connections have long relied on fixed, uniform accumulation. Inspired by the duality of time and depth, we introduce Attention Residuals, replacing standard depth-wise recurrence with learned, input-dependent attention over preceding layers.

🔹 Enables networks to selectively retrieve past representations, naturally mitigating dilution and hidden-state growth.
🔹 Introduces Block AttnRes, partitioning layers into compressed blocks to make cross-layer attention practical at scale.
🔹 Serves as an efficient drop-in replacement, demonstrating a 1.25x compute advantage with negligible (<2%) inference latency overhead.
🔹 Validated on the Kimi Linear architecture (48B total, 3B activated parameters), delivering consistent downstream performance gains.

🔗Full report:
https://t.co/u3EHICG05h