LSP 训练目标如何让 R2T2「永不改写」:论文机制与行为对照
dr_cintas · x · 2026-11-06
drcintas 解读 Confucius4-R2T2 论文中 LSP（Longest Stable Prefix）训练目标与可观察行为的对应关系：
- 永不改写 ← 模型显式以 LSP 为训练目标，只输出与全上下文输出前缀匹配的文本
- 160ms chunk 低延迟 ← WAIT token 让模型推迟不确定的续写而非猜测
- 稳且快 ← 论文显示 R2T2 缩小了其他流式模型困守的稳定性-延迟鸿沟
作者特别提到论文 Figure 2 的 "I have two cats" 例子："I have" 早早稳定，"two" 则等待 /tuː/ 与 /tu/ 的歧义消除后才提交。
所属事件:网易有道开源 Confucius4-R2T2：永不改写的流式语音识别(8 条相关)→
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