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Kairos: Toward a Byte-Level Foundation Model for Every Modality

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arXiv:2610.12495v1 Announce Type: new Abstract: Small language models trained on a single local machine leave little room for architectural trial and error. Kairos combines bidirectional gated-DeltaNet linear attention and sliding-window attention over shared projections (LiZAttention2), block-wise Attention-Residual aggregation, a sparse Mixture-of-Experts (MoE) feed-forward layer and a multi-scale byte-level codec,

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Sujet: Kairos: Toward a Byte-Level Foundation Model for Every Modality
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-12
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-12

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Identifier la revue et son site officiel.Lire le périmètre et quelques articles.Vérifier les consignes et frais éventuels.Écarter les garanties de publication non démontrées.Préparer une version conforme et originale.

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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