面试题简述现在模型都在追求上下文，你知道业界一般怎么做的吗？比如Qwen是怎么实现超长上下文能力的？面试官想听的1、解释超长上下文的常见技术路线。2、能具体说出 Qwen 的 Attention Sinks。3、能提到 RoPE 插值、多尺度位置编码。面试示例回答业界主流的上下文方案包括：1、位置编码扩展，比如 RoPE 插值。2、注意力稀疏化，比如 Longformer。3、扩展 KV Cache，如 MQA/GQA。4、Attention Sinks 解决模型以往问题。详细内容可跳转该链接查看详情：http://xhslink.com/o/9If4fL2eS0F由浅入深分析1、RoPE插值...

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