为提升长序列推理效率,现定义一套“分块压缩 + 打分 + 二段划分”的流程。给定长度为 n、维度为 d 的向量序列 X0..X(n-1)(均非零)与块大小 b,将序列按顺序切成相邻的 m=ceil(n/b) 个连续块,每块至多 b 个向量(最后一块可不足 b 个)。
对第 k 个块(1≤k≤m):
- 先做按维度的“块内均值”得到向量 h_k(每一维为该块该维的平均值)。
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设常数 b1=2、b2=1,并给定长度为 d 的向量 W1、W2。定义
s_k = W1 · h_k + b1,z_k = max(0, s_k),c_k = W2 * z_k + b2
其中 “W2 * z_k” 表示用标量 z_k 逐分量缩放 W2,c_k 与 W2 同为 d 维。 -
定义 q 为全 1 的 d 维向量,得到标量打分
a_k = (q · c_k) / sqrt(d) = (c_k 各分量之和) / sqrt(d)。
得到序列 A = (a_1, a_2, ..., a_m) 后,把 A 恰好切成 2 段且两段都非空、彼此连续,记两段元素和分别为 S1、S2,目标最大化 min(S1, S2)。记最优值为 S,输出 round(100*S) 的整数(四舍五入到最近整数)。
