#vanar $VANRY @Vanar Evoluția arhitecturală prezentată în myNeutron v1.3 abordează provocarea persistentă a volatilității contextuale în cadrul desfășurărilor de modele de limbaj la scară largă. În arhitecturile bazate pe transformatoare standard, mecanismul de auto-atentivitate este supus unei complexități quadratice, ceea ce duce adesea la o diluare a concentrației atunci când lungimea secvenței de intrare depășește anumite praguri heuristice specifice. Acest fenomen, caracterizat frecvent ca "derivă contextuală," apare atunci când modelul nu reușește să mențină saliența token-urilor din secvențele timpurii pe măsură ce memoria de lucru se extinde. Versiunea 1.3 atenuează acest lucru prin înlocuirea acumulării tradiționale liniare de date cu un sistem de filtrare semantică prioritară, asigurându-se că resursele computaționale ale modelului sunt direcționate către cele mai semnificative componente analitice ale setului de date.

Implementarea tehnică a acestei actualizări se bazează pe un algoritm sofisticat de evaluare care evaluează entropia informațională a fiecărui bloc de token-uri în intrare. Prin utilizarea filtrelor de densitate semantică, myNeutron v1.3 poate distinge între datele evidențiale de mare utilitate și zgomotul retoric care se acumulează de obicei în timpul fluxurilor de lucru iterative. Acest proces este augmentat de un mecanism hibrid de recuperare care îmbină căutările de similaritate bazate pe vectori cu structuri de grafuri relaționale. Această abordare pe două căi asigură păstrarea integrității structurale a logicii, chiar și atunci când textul brut de bază a fost tăiat pentru eficiență. În consecință, sistemul atinge un raport semnal-zgomot mai bun, facilitând raționamentul mai riguros și susținut în cadrul sarcinilor autonome de lungă durată.

În plus, optimizarea feronului de prompt în v1.3 reduce semnificativ suprasarcina de token-uri asociată cu interacțiuni complexe multi-turn. Prin sintetizarea conceptelor redundante în noduri dense de informație, sistemul minimizează sarcina cognitivă – sau greutatea computațională – asupra motorului de inferență. Această rafinare arhitecturală nu doar că îmbunătățește precizia ieșirii, ci reduce și latența

#VANAR #VanarChain #myNeutron $VANRY