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哈工大深圳等提出层内混合注意力架构STILL
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AI 综述
哈工大（深圳）等机构提出首个内容感知的层内混合注意力架构 STILL。该架构利用自显著性分数将关键 token 路由至 Softmax 注意力，其余交由线性注意力处理。搭配保范数特征映射 NP-Map，该方案仅耗费 0.04B 训练 token 即可完成大语言模型的线性化，并在 16K 上下文环境下实现 80% 的显存削减与 83% 的预填充加速。
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最新进展10月17日 12:40
哈工大深圳等推出STILL架构，仅需0.04B token线性化并在16K上下文下大幅降显存与加速。报道时间线
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10月17日
- AITNT · AI头条STILL：首个内容感知的层内混合注意力架构
哈工大（深圳）等机构提出首个内容感知的层内混合注意力架构 STILL，利用自显著性分数将关键 token 路由至 Softmax 注意力，其余交由线性注意力处理。搭配保范数特征映射 NP-Map，该方案仅耗费 0.04B 训练 token 完成大语言模型线性化，并在 16K 上下文下实现 80% 显存削减与 83% 预填充加速。
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