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蚂蚁集团周俊：如何用混合线性改造提升万亿参数模型的Token密度
原始标题：演讲实录 | 从 Token 数量到 Token 密度：万亿参数规模下的高效智能体智能
内容摘要
蚂蚁集团副总裁周俊提出，万亿参数模型每运行15分钟算力成本约相当于一辆特斯拉，效率是智能体时代必须最先解决的问题。团队通过7份Lightning Attention搭配1份MLA的混合线性改造，将256K长上下文成本从指数级降至线性级，配合Kpop算法与真实环境训练，使Token输出减少约4倍，千亿参数模型在真实Agent任务上超过部分更大规模模型。