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Kairos：面向全模态的字节级基础模型

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2026年10月12日，arXiv Machine Learning Theory 发布论文《Kairos：面向全模态的字节级基础模型》（一手来源）。该模型面向文本、图像、音频、视频、lidar 与控制流等多模态数据，采用字节级建模思路。其技术组合包括 LiZAttention2、块级 Attention-Residual 聚合、稀疏 MoE 前馈层与多尺度字节级编解码器，并使用统一噪声去噪目标进行训练。目前公开信息仅涉及模型架构与训练目标，未披露参数规模、数据集细节或实验结果。

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LatestOct 12
arXiv 发布 Kairos 论文，提出结合 LiZAttention2、稀疏 MoE 与多尺度字节级编解码器的全模态字节级基础模型。

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Oct 12, 2026
  1. arXiv · Machine Learning Theory
    Kairos：面向全模态的字节级基础模型

    Kairos 提出一种面向文本、图像、音频、视频、lidar 与控制流的字节级基础模型，结合 LiZAttention2、块级 Attention-Residual 聚合、稀疏 MoE 前馈层与多尺度字节级编解码器，用统一噪声去噪目标训练。

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