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研究团队提出无损稀疏注意力方法DoSA
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AI 综述
2026年10月14日，研究人员在 arXiv 发布论文提出无损稀疏注意力方法 DoSA（点稀疏注意力）。该方法在保证精确 token 选择的同时将 Top-K 计算条件化，从而避免了全量打分。GPU 实现测试显示，在英文、中文及代码任务中，DoSA 的 Indexer 较 SGLang 最高加速 2.74 倍、较 LiteTopK 最高加速 1.69 倍。此外，在 GLM-5.2 和 DeepSeek-V3.2 的端到端评测中，其首字延迟较基准分别取得最高 1.94 倍和 1.50 倍的加速。
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最新进展10月14日 12:00
研究人员提出无损稀疏注意力方法DoSA，可显著降低首字延迟并实现高效加速。报道时间线
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10月14日
- arXiv 机器学习DoSA：点稀疏注意力（Dots Sparse Attention）
研究人员提出无损稀疏注意力方法 DoSA，在保证精确 token 选择的同时将 Top-K 计算条件化，避免全量打分。其 GPU 实现在英文、中文及代码任务中使 Indexer 较 SGLang 最高加速 2.74 倍、较 LiteTopK 最高加速 1.69 倍。在 GLM-5.2 和 DeepSeek-V3.2 端到端评测中，首字延迟较基准分别取得最高 1.94 倍和 1.50 倍加速。
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