（来源：上观新闻）
mHC 和 A🕥tten😨💵tio🥂n R👨❤️👨esidual🕓✖ 方法不同🇲🇱，但有异曲👤同工之妙——都🎀是 lay🇨🇦er-wise（👗层级别）地改进🛀信息流🤓➕。
但实验室资源🧀sem和seo有什么区别有限，很难做长文🥵本，所以⛩0️⃣我倾向研究 ✅🆒Hype🇰🇲⛩r-Conn🌽🇬🇾ection、🥀 Kimi 的 🇰🇳🌰Atten🎭tio🥊n R🇷🇼🎌esi🏭dual🎏。这背后也反映⬛做模型的两种不🧙♂️同倾向：中国的开🍹😦源模型更追🎺🃏求工程🇸🇰2️⃣优化；美⭐🐽国的闭源🇲🇨模型更追求提出和🇭🇷开辟新的能⛄✌力方向🦒🏊♀️。
