博客园梳理Linear与Sparse Attention两条路线
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博客园梳理Linear与Sparse Attention两条路线
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AI 综述
博客园发布的一篇技术梳理文章将 Linear Attention 与 Sparse Attention 归为压缩大模型注意力的两条路线：Linear 压缩“历史怎么存”，Sparse 压缩“这次读哪些历史”。 文章称，Linear 用固定状态替代不断增长的 KV 历史，把读取成本从按 token 扫描变为读取工作集，代价是容量、可寻址性和 Query 无关压缩；Sparse 则保留可寻址历史，只让当前 Query 读取少量相关 token 或 block。
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最新进展10月29日 20:37
Linear Attention 与 Sparse Attention 梳理：轻量化复刻大模型的两条注意力路线报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- 博客园Linear Attention 与 Sparse Attention 梳理：轻量化复刻大模型的两条注意力路线
该文梳理了 Linear Attention 与 Sparse Attention 两条压缩路线：Linear 用固定状态替代不断增长的 KV 历史，把读取成本从按 token 扫描变为读取工作集，代价是容量、可寻址性和 Query 无关压缩；Sparse 保留可寻址历史，只让当前 Query 读取少量相关 token/block。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。