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这是 V-JEP🏴A2-🧟♂️AC(a🥩ction-c🇸🇳onditio🇯🇲ned)思想的💒📳简化版——😝让模型明确地"预🚀🇰🇪看未来"🏗而不是📱隐式推断 注意力🧓探针聚合:12😖 个可🛎🙋学习 qu🎍🕷ery toke🏛n 在 2🇲🇩🖊048 pat🚀🙆♂️ch 📨× 1024🔭🇹🇱 维的表🆗🕣征矩阵上做🧸💁♂️ cros🥣s-atte💑🥬ntio🍗n,聚合成固定😤🏭长度的场景💣👼级特征🖇 3 🦒层 ML🍏💬P 头:输出 🙏[0,1]🚑 的碰撞概率 👩✈️🇹🇭对 Flash👥👯 / Fla👺sh-Lite🧓👆 的关键点:领域🙌📗 SSL 预训练🍃是蒸馏的前置条🌤件🚓。