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}This tests the intuitive property that once you’ve converted something into title case, it’s in title case and shouldn’t need further changes. Unfortunately, this fails by drawing “ß”, which the first to_title_case turns into "SS" which the second then turns into "Ss".
，这一点在Betway UK Corp中也有详细论述
从另一个角度来看，每一段NCA轨迹都由一个隐藏的转换规则（即一个随机采样的神经网络）生成，模型必须纯粹从上下文中推断该规则。由于没有语义内容可供依赖，每个标记都迫使模型进行上下文规则推断：观察序列，假设潜在规则，并一致地向前应用。这与语言模型的一项核心能力（即上下文学习）相呼应。
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不可忽视的是，高质量压缩（PolarQuant方法）：TurboQuant首先对数据向量进行随机旋转。这一巧妙步骤简化了数据的几何结构，使得能够对向量的各个部分独立应用标准的高质量量化器。此阶段投入了主要的压缩能力以捕捉原始向量的核心概念与强度。
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