ElunaMamka — bash
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主攻计算机和LLM,会去学自己感兴趣的东西
略懂LLM,NLP以及Music
目前主要研究LLM的长文本和Agent,从预训练到SFT到RL
这里看起来混杂着各种奇怪的仓库和文章
貌似暂时并没有什么有含金量的东西
不过相信未来这里一切都会有的
PS : 右边有三个神奇的按钮,右上方有一个奇怪的满天星瓶,可以点击看看哦~
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My Papers & Links
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📚 My Publications:
> NOTA: Multimodal Music Notation Understanding for Visual Large Language Model (NAACL Findings 2025)
> N-Gram Unsupervised Compoundation and Feature Injection for Better Symbolic Music Understanding (AAAI2024)
> Minimax-m1: Scaling test-time compute efficiently with lightning attention (arXiv 2025)
> Generalized and Group Spherical Linear Interpolation for Token-level Context Compression (Neural Networks 2026)
> TreeWriter:通过递归式任务分解实现任意长度文本生成 (计算机科学与探索 2026)
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🔗 Useful Links:
> Cnblog - 我的博客园
> GitHub - 代码仓库
> 不完全的算法笔记 - GitBook
> 个人的大模型学习记录
Interactive Terminal
>
📚 我的论文 (5篇)
NOTA: Multimodal Music Notation Understanding for Visual Large Language Model (NAACL Findings 2025)
多模态音乐记谱理解的视觉大语言模型研究
N-Gram Unsupervised Compoundation and Feature Injection for Better Symbolic Music Understanding (AAAI2024)
基于音乐共现性的的符号化音乐理解
Minimax-m1: Scaling test-time compute efficiently with lightning attention (arXiv 2025)
通过闪电注意力高效扩展测试时计算的混合注意力推理模型
Generalized and Group Spherical Linear Interpolation for Token-level Context Compression (Neural Networks 2026)
用于token级上下文压缩的广义和组球面线性插值
TreeWriter:通过递归式任务分解实现任意长度文本生成 (计算机科学与探索 2026)
使用递归任务分解框架实现任意长度文本生成的TreeWriter
✍️ 我的文章 (1篇)
从GPU计算视角看Prefill和Decoding的差别
深入分析GPU在处理大语言模型推理时,Prefill阶段和Decoding阶段的计算特点和优化策略
大模型的数学基础
从一个Llama微调的例子入手,了解大模型在训练时参数更新和信息流动的数学原理
LLM+RL中的数学
从数学的角度更清晰地认识PPO算法
以BPE为基础的分词器的算法
我们如何从训练语料库中得到词表?如何根据词表获取token的id?BPE发生在哪个阶段?
MiniMax-M1技术报告简单解读
Lightning Attention;CISPO;Hybrid MoE
🗺️ 我的足迹
神秘的天空之城
天空之城
🖼️ 我的照片墙
🌸 美好的回忆总是值得珍藏
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👤 关于我
你好,我是 ElunaMamka
一名对 大型语言模型 和 音乐AI 充满热情的探索者。 我相信代码不只是工具,更是创造与表达的媒介。
目前,我正专注于大模型的长文本和Deep Research。欢迎通过上方的链接与我交流!