不仅是提升效率，线性注意力在数据受限情况下也可能提升效果。 注意力机制（Attention）是 Transformer 架构大型语言模型（LLM）的核心机制，它决定了模型如何处理、理解海量的文本信息。然而，传统全注意力机制的计算开销会随文本长度呈平方级暴增，这正是 ...

注意力机制（Attention）是 Transformer 架构大型语言模型（LLM）的核心机制，它决定了模型如何处理、理解海量的文本信息。然而，传统全注意力机制的计算开销会随文本长度呈平方级暴增，这正是限制模型处理长文档、长上下文的关键瓶颈。 今年初，《晚点聊 ...

【新智元导读】注意力机制的「平方枷锁」，再次被撬开！一招Fenwick树分段，用掩码矩阵，让注意力焕发对数级效率。更厉害的是，它无缝对接线性注意力家族，Mamba-2、DeltaNet 全员提速，跑分全面开花。长序列处理迈入log时代！ LLM苦算力太久了！ 为缓解长序列 ...

训练、推理性价比创新高。 大语言模型（LLM），正在进入 Next Level。 周五凌晨，阿里通义团队正式发布、开源了下一代基础模型架构 Qwen3-Next。总参数 80B 的模型仅激活 3B ，性能就可媲美千问 3 旗舰版 235B 模型，也超越了 Gemini-2.5-Flash-Thinking，实现了模型计算 ...