近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，自然语言处理领域经历了前所未有的变革。这些技术如今广泛应用于代码助手、搜索引擎和个人 AI 助手等场景，展现了强大的能力。然而，传统的 “下一个 token 预测” 范式存在一定局限性，尤其是在处理复杂推理和长期任务时，模型需要经历大量训练才能掌握深层次的概念理解。为了解决这一问题，Meta 等机构的研究者们提出了一种名为 “连续概念混合”（CoCoMix）的新颖预训练框架。这一方法不仅保留了下一个 token 预测的优点，还引入了