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快乐8开奖号码暗藏数学密码？马尔可夫链来揭秘

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贝叶斯模型是研究复杂数据的强大工具，允许分析者编码丰富的层次依赖关系并利用先验信息。最重要的是，它们通过后验分布实现了对不确定性的完整刻画。实际的后验计算通常通过马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法进行，但对于具有大量观测的高维模型，这种方法在计算上可能不可行。

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当前的大型语言模型在处理长序列文本时面临挑战。主要的瓶颈在于注意力机制，它将文本处理为单词（或 tokens）序列。注意力计算的复杂度随序列长度 T 呈平方增长，导致处理长文本的成本显著增加。为了降低计算成本，研究人员积极探索注意力的替代方案，包括递归模型（如

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