算法解读

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算法解读：RMM——TopK 列范数切片：公式、1B~70B 实测与注意力/MLP 不对称性

RMM 完整拆解：收缩维 TopK 列范数选择算法、minimax 最优性证明、retention-ratio 权衡；8 个基准 × 4 档保留比实测、注意力 vs MLP 不对称数据、A100 端到端 1.40× 加速。

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算法解读：SkillForge——四步合成 issue + 双层技能库，SWE-bench 实测 +5.8%

SkillForge 完整拆解：strict-mask 合成 issue 四步流程、全局诊断/局部干预双层技能库、BM25+JIT 两阶段检索；SWE-bench Verified 72.2%（+5.8%）、Pro 34.1%（+5.8%）。