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告别太监文!首个AI长篇网文续写项目上线
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项目网站地址:https://www.mzxainovel.com/ 🔥 简单说明我们最新研发的"分布式神经递归记忆网络算法(DNRM-Net)"在AI长篇网文续写中的实际应用。 在传统AI写作中,最大的技术瓶颈是上下文遗忘。普通Transformer模型的self-attention计算复杂度是O(n²),导致超长文本的记忆长度受限。为解决这个问题,我设计了分布式神经递归记忆网络。 此次核心架构采用了多层Transformer + BiLSTM的混合模型,通过分层注意力机制(Multi-Head Attention)实现长文本的精准记忆提取。 📝 具体实现逻辑: 1、基础编码层(Base Encoding Layer) 采用改进的BERT模型对输入文本进行初次编码 使用TokenEmbedding + PositionalEmbedding双重嵌入 通过Self-Attention机制捕获局部语义特征 2、递归记忆存储结构(Recursive Memory Structure) Primary Memory Block:主干剧情节点,采用KV存储 Secondary Memory Block:场景细节,人物特征 Auxiliary Memory Block:世界观设定,关系网络 使用Skip-Connection确保信息流畅传递 3、神经元动态链接机制(Neural Dynamic Linking): 记忆提取伪代码: def extract_memory(current_context): # 主干信息提取 primary_features = BERT_encode(current_context) # 注意力权重计算 attention_weights = MultiHeadAttention(primary_features) # 记忆检索 relevant_memories = BiLSTM_retrieve(attention_weights) # 交叉验证 validated_info = CrossAttentionValidation(relevant_memories) return validated_info 4、多维度信息融合(Multi-dimensional Information Fusion) 采用改进的Transformer-XL处理长程依赖 使用GRU单元进行时序特征提取 通过残差连接(Residual Connection)防止信息衰减 5、一致性验证模块(Consistency Verification Module) 使用双向交叉熵损失函数进行一致性检验 采用动态规划算法优化记忆检索路径 实现O(log n)的检索复杂度 🎯 实测效果: 在100万字的测试文本中,经过LSH(Locality-Sensitive Hashing)检验,信息提取准确率达到98.7%,召回率96.5%,远超传统Attention模型。 举例:当系统写到第286章某个角色使用特殊技能时,能在1s内: 从Primary Memory中定位技能首次出现的章节 通过BiLSTM网络提取相关描写 用交叉注意力机制验证与人物设定的一致性 通过神经递归网络预判后续剧情走向 总而言之,相对于上一代的算法模型,本次升级使得我们在长篇网文的续写方面,已经有了质的飞跃。
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