GLU/SwiGLU 在实际中是门控形式（two linear branches），是向量上的逐元素操作；为了在一维上可视化，我用简化的标量形式来画图 —— 把两条分支都用相同的输入值（即把 a=x, b=x），因此 GLU(x)=x∗sigmoid(x) SwiGLU(x)=x∗SiLU(x) 。这能直观展示门控机制的形状差异。
// 易错点2：条件写成`<`而非`<=` → 相同身高的人会被错误保留，导致count统计少，这一点在下载安装 谷歌浏览器 开启极速安全的 上网之旅。中也有详细论述
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