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对此，接受CNN采访的一名美国高级别官员表示，并不存在名为“干扰器”的这种武器，特朗普的说法可能是将多种作战能力混为一谈。该官员表示，美军在行动中确实发动了网络攻击，目的是瘫痪委内瑞拉的预警系统和其他防御系统，同时还利用现有的某种声学装备，以干扰地面人员。
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（着手：机器之心Pro）
本文主要完成单元为上海东说念主工智能实验室，主要作家谢文轩、谭鑫、陆超超、胡侠等，通信作家为实验室后生参议员汪旭鸿。
现时，跟着寰宇对大模子推理能力要求的进步，输入荆棘文也在不休变长，1M tokens 及以上的荆棘文窗口正冉冉成为现实，但「读得更长」一定会带来推理进步吗？
在现实应用中，情况每每并不睬想。当推理模子平直处理超长原始文本时，瓶颈每每不再来自「不会推理」，而是来自读不完、读不动、读不准：
这也引出了一个更实质的问题：学问取得（reading）与逻辑推理（reasoning），是否确凿必须由并吞个模子完成？
复杂推理梗概需要大模子，但从海量信息中取得学问偶而如斯。
为贬责这一问题，来自上海东说念主工智能实验室与复旦大学的参议团队建议了 DRIFT：一种将学问取得推理明确解耦的长荆棘文推理框架。
DRIFT 聘任双模子架构：轻量学问模子细致读取超长文档，并将与现时任务强相干的要害信息压缩成高密度隐空间暗示；推理模子平直行使这些暗示进行推理，无需处理混乱原文。
实验阻挡标明：DRIFT 权贵进步推理着力，并在高压缩比设立下仍保捏致使进步任务性能，展示了 reading–reasoning 解耦的践诺价值。
更有兴致的是，即使莫得任何安全查验，由于推理模子不再平直往复原始文本，该结构在多种安全基准上发扬出更强的鲁棒性。
现存要害：压缩、检索与系念，问题出在「谁来读」「何如读」
为应付超长荆棘文带来的野心和推理压力，现存使命从三个方针脱手：压缩输入、引入检索，或参数化存储学问。
压缩的要害有两类，一类要害通过硬压缩平直删除「低蹙迫性」token ，但依赖局部、静态的蹙迫性估量，容易误删要害信息；另一类使命聘任软压缩，将文本映射为 latent 暗示，但实质照旧静态压缩，压缩阻挡与任务无关，容易保留冗余信息而薄情有用信息。
此外，一些要害依赖 RAG 从外部语料中检索相干内容，配资网址但举座着力受限于检索器性能，对检索计谋较为明锐。也有使命通过参数化系念模块存储学问，推理着力较高，但每每依赖预查验，难以复旧即时注入的超长新学问。
此外，DeepSeek 的 Engram 通过要求化参数系念，将可复用的学问模式从 Transformer 骨干平分散出来，在架构层面达成了学问存储与推理野心的解耦，从而进步着力与性能。不外，Engram 的系念主要面向静态恒久学问，更适合对已知信息的高效调用；关于即时注入的新学问，其适配性仍然有限。
本文中枢孝顺：
DRIFT 的中枢：将 reading 与 reasoning 明确解耦
DRIFT 的中枢想想并不是「怎样压得更狠」，而是从头界说学问参加推理模子的阵势：推理模子不再平直处理冗长的当然讲话文本，而是接受一种由小模子从原文中索取出的、为推理而瞎想的高密度学问暗示。这种暗示不错被视为寂然于文本面貌的「学问输入模态」。
基于这一视角，DRIFT 饶恕的不是鼎新文本处理经过，而是回复一个更根底的问题：读取学问与履行推理，是否本就应由不同模块承担？
在 DRIFT 中，小模子细致「读文档」并抽取与现时问题相干的要害信息，将其移动为紧凑的里面学问暗示；推理模子则平直以这一模态手脚输入，而无需再从头阅读息争析原始文本。
基于这种想想，DRIFT 的架构如图所示：
DRIFT 举座框架图
Knowledge Model（小模子）
Reasoning Model（大模子）
Implicit Fact Tokens：一种中间学问暗示
Implicit Fact Tokens 并不是：
而是一种：
三阶段查验：教模子「何如读，也何如想」
DRIFT 聘任三阶段查验计谋：
实验阻挡：压得更狠，反而想得更明晰
在 LongBench-v2、LoCoMo、BAMBOO、L-Eval 等基准上进行了测试，涵盖长文本问答、多文档摘记、多轮对话长程系念等等场景，模子聘任了学问模子 3B 和推理模子 7B 的组合：
各样实验阐扬：当阅读和推理被露出拆分后，模子反而能更高效地使命。
推理能力并未被松开：通用讲话长入依然在线
一个当然的问题是：脱离原文阅读后，推理模子是否会失去通用能力？
实验标明并非如斯，查验后的推理模子仍能处理复杂推理、学问问答、代码生成和教导遵守等通用任务。
解耦架构带来的安全收益
实验还发现，在Flames、SaladBench、AutoDAN、PAIR等安全基准上，DRIFT 的安全鲁棒性也权贵优于原始模子。
更有兴致的是，这一进步并未经过任何安全相干的查验。参议者觉得这可动力于 DRIFT 的结构：推理模子不再平直裸露于缺欠 prompt，而是基于中间学问暗示进行推理，从而自然镌汰了逃狱缺欠或安全训诲的影响。
学问解耦的典型应用 —— 卵白质理辞退务
DRIFT 提供的是一种结构性视角：让小模子「读」，让大模子「想」。
与其让推理模子承担扫数职责，不如让它专注于最擅长的推理能力。这一想路在AGI for Science中雷同缔造。以卵白质任务为例，咱们的另一项使命「BioBridge: Bridging Proteins and Language for Enhanced Biological Reasoning with LLMs」中建议了近似的问题：是否有必要让 LLM 平直长入卵白质序列？
BioBridge 的谜底与 DRIFT 一致：由特意模子细致「读懂卵白」，LLM 专注「推理」。
具体来说，即是使用卵白讲话模子（PLM）默契序列并生成 LLM 可长入的中间暗示，再由 LLM 基于此进行任务相干的推理。
这种reading–reasoning解耦 使 BioBridge 同期保捏：
追思
从 DRIFT 到 BioBridge，团队看到的是并吞条露出的工夫干线：让推理模子平直「读」原始学问输入每每并不是最优弃取；更灵验的作念法，是先将边界学问索取为适合推理的暗示，再交由推理模子进行推理。
这种结构性的解耦，不仅提高了着力163操盘，还可能带来迥殊的安全收益。
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