近日，一篇关于 OpenMythos 的编程教程正式发布。OpenMythos 是对 Claude Mythos 架构的理论重构，旨在通过迭代计算而非单纯增加参数量来实现更深层次的模型推理。教程详细演示了如何基于 GQA 和 MLA 注意力机制构建模型，并通过 KV 缓存对比验证了 MLA 在内存效率上的显著优势。
该教程重点展示了模型的深度外推能力：在推理阶段增加循环次数即可提升性能，无需重新训练。同时，结合自适应计算（ACT 停止机制）与混合专家（MoE）路由，该架构实现了动态算力分配与负载均衡。整体而言，OpenMythos 为计算自适应推理提供了新方向，展示了以推理算力换取性能提升的可行路径。