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嵌入坍缩是小语言模型训练中的隐蔽瓶颈,导致词向量表示趋同、模型性能受损。本文深入解析分散损失(Dispersion Loss)的核心原理——通过在训练阶段引入表示分散约束,以零推理成本提升小模型的表达质量,为边缘AI与轻量化部署提供新思路。