北京
IT时代网9月24日消息，小米MiMo团队今日公布面向MiMo-V3的核心架构HySparse2，瞄准下一代长上下文智能体，目标是让模型以更低成本处理网页、文件、代码和工具调用记录，并从不断增长的任务历史中更准确地检索关键信息。
官方介绍称，HySparse2面向长程多轮Agent场景，带来更少的Prefill计算、更小的KV Cache以及更精准的长上下文检索。从MiMo-V2系列开始，团队持续探索模型能力与计算效率的共同提升，V2采用的Hybrid SWA混合注意力架构已将全注意力与滑动窗口注意力结合使用。
新架构借鉴YOCO设计，把模型分为前后两部分：前半部分Self-Decoder采用全注意力与SWA混合结构，后半部分Cross-Decoder采用全注意力与稀疏注意力混合结构。KV共享分为KV Bridging与KV Reuse两个层次，让后半部分全注意力层的KV Cache不必等输入逐层经过后才能生成。
第一代HySparse采用块级稀疏选择，长上下文中选中一个重要token往往要把周围整块内容纳入计算。HySparse2改为token级选择，让同样注意力预算更精细地分配到分散在不同轮次对话、工具结果和代码片段中的线索；在相同全局token预算下，token级选择在RULER-v2、多轮检索MRCR-v2和图推理基准上均带来精度提升。
注：本文综合自IT之家等，文中包含AI辅助创作的内容。
编辑：林一舟
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