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@@ -7,10 +7,10 @@ EXAONE4.0通过集成非推理模式与推理模式，实现了EXAONE3.5的卓
 - 32B中规模模型：针对高性能场景优化  
 - 1.2B小规模模型：专为端侧应用设计  
 <p style="text-indent: 0;">相较于前代模型，EXAONE4.0架构进行了以下革新：  
-1. 混合注意力机制  
+1. 混合注意力机制。
 在32B模型中，我们采用混合注意力方案，以3:1的比例结合局部注意力（滑动窗口注意力）与全局注意力（全注意力）。为提升全局上下文理解能力，全局注意力模块未使用RoPE（旋转位置编码）。  
-2. QK重归一化  
-我们将传统Pre-LN方案中的层归一化位置重新调整：  
+2. QK重归一化。
+我们将传统Pre-LN方案中的层归一化位置重新调整：    
 - 直接对注意力与 MLP 输出应用 LayerNorm
 - 在Q（查询）与K（键）投影后立即引入RMS归一化  
 该设计虽增加计算开销，但能显著提升下游任务性能。