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ZeroPoint v0 research prototype: new from-scratch NumPy framework, memory-slot architecture, audited Transformer comparison
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ZeroPoint 消融实验(仿论文表 3;历史存档:原名 ZeroMem)

每行只改一处,其余和 base 相同。2000 步,lr 0.003,种子 [0, 1, 2],其余训练设置同 compare.md。 注意:本表所有行固定 lr 0.003;compare.md 用的是每个模型选出的最佳 lr 0.006(base loss 1.5500 vs 1.5214)。两张表只在各自内部可比,不能混用。 参数量和 base 差超过 1% 的变体,自动调整 MLP 宽度对齐参数量。 Δ = 该行验证 loss 均值 − base 均值(正数表示变差)。

判断标准:每行的阈值 = 2 × max(base 种子间标准差 0.0073, 该行标准差);例如 λ 固定行 0.0194、8 头行 0.0146。|Δ| 小于阈值的差别不能算数。

改动 参数量 验证 loss Δ 结论
base ZeroPoint:4 头 × 16 槽,写强度门,写入竞争,分层初始化,λ 可学,可学初始状态,无位置编码 115,240 1.5500 ± 0.0073 — —
(A) 1 个头(每头 64 维)(MLP 宽度调为 306 以对齐参数) 115,366 1.5776 ± 0.0036 +0.0276 变差:这个部件有用
(A) 8 个头(每头 8 维)(MLP 宽度调为 189 以对齐参数) 115,210 1.5673 ± 0.0067 +0.0173 变差:这个部件有用
(B) 每头 4 个槽(MLP 宽度调为 311 以对齐参数) 115,318 1.5466 ± 0.0087 -0.0034 差别不显著
(B) 每头 32 个槽(MLP 宽度调为 183 以对齐参数) 115,222 1.5624 ± 0.0055 +0.0124 差别不显著
(C) 去掉写强度门 114,720 1.5522 ± 0.0072 +0.0022 差别不显著
(D) 写入不竞争:softmax 换成每槽独立的 sigmoid 115,240 1.5487 ± 0.0066 -0.0013 差别不显著
(E) 不分层:所有槽初始半衰期相同(约 9.8 个字) 115,240 1.6010 ± 0.0079 +0.0510 变差:这个部件有用
(F) λ 固定在初始值,不学习 115,112 1.5784 ± 0.0097 +0.0284 变差:这个部件有用
(G) 加上论文 §3.5 的正弦位置编码 115,240 1.6106 ± 0.0078 +0.0606 变差:这个部件有用