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Based兼顧召回與生成吞吐量
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2026年10月8日，Cartesia 產品與研究團隊提出 Based。這是一種結合小窗口滑動注意力與線性注意力的循環架構，目標是在語言模型中兼顧上下文資訊召回能力和生成吞吐量。報道指出，在長文檔資訊抽取、閲讀理解等召回密集任務中，Based 是表現最佳的次二次架構；其平均準確率較 Mamba 高 6.22 個百分點，但仍低於最強 Transformer 基線。
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10月8日
- Cartesia 產品與研究Based：簡單線性注意力語言模型兼顧召回與吞吐量
研究團隊提出 Based，一種結合小窗口滑動注意力與線性注意力的循環架構，旨在兼顧語言模型的上下文召回能力與生成吞吐量。在長文檔資訊抽取、閲讀理解等召回密集任務中，Based 是表現最佳的次二次架構，平均準確率較 Mamba 高 6.22 個百分點，但仍低於最強 Transformer 基線。
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