Hybrid KDA–MLA:Kimi K3 注意力机制解析

解析 Kimi K3 的 Hybrid KDA–MLA 注意力机制:用 KDA 低成本处理超长上下文,用 Gated MLA 周期性保留全局 softmax attention 能力。

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TradingAgents介绍

介绍 TradingAgents 多智能体交易框架:通过分析师、研究员、交易员、风控团队和组合经理等角色分工,模拟真实交易机构中的投研、辩论、交易与风控流程。

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Large Language Model Agent in Financial Trading

基于《Large Language Model Agent in Financial Trading》综述,梳理 LLM as a Trader 与 LLM as an Alpha Miner 两条路线,以及新闻驱动、反思记忆、多角色辩论、RL 反馈和 alpha mining 的代表工作。

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LLM的生物学研究 Biology of a LLM

基于 Anthropic《On the Biology of a Large Language Model》,梳理 CLT、归因图、未来 token 规划、未知实体、数学计算与虚假 CoT 等机制解释。

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LLM的防御和越狱

围绕大模型安全防御与越狱方法,梳理安全对齐、内容过滤、推理引导,以及提示词注入、混淆攻击、催眠和逻辑推理利用等攻击方式。

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