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揭开MiniMax M2的神秘面纱：为何选择全注意力机制？
本文深入解析MiniMax M2预训练模型选择全注意力机制的原因。开发团队认为在当前工业环境中，全注意力机制在复杂场景如代码解析和数学计算中表现更可靠，而线性和稀疏注意力技术虽能节省资源但基础设施薄弱。团队平衡模型效果、速度和成本，同时为未来计算需求提前布局优化架构。
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