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SMat-Attention：结构化长上下文序列建模
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AI 综述
2026-09-30，arXiv 发表一手研究 SMat-Attention，提出具有结构化长程路由的因果掩码族，将 VC 维数 d 作为控制访问模式复杂度、预填充成本和解码内存的显式旋钮：d=1 恢复标准因果掩码，增大 d 允许更丰富的子集路由模式；硬路由构造的预填充复杂度为 O(T^{2-3/d}+T)，固定时间窗流式解码每 token 使用 O(T^{1-1/d}) 缓存状态实现常数时间。
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最新进展9月30日 12:00
2026-09-30 arXiv 发表 SMat-Attention，以 VC 维数 d 为旋钮调节结构化路由与复杂度。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
9月30日
- arXiv · Artificial IntelligenceSMat-Attention：结构化长上下文序列建模
SMat-Attention 通过引入具有结构化长程路由的因果掩码族，将 VC 维数 d 作为控制访问模式复杂度、预填充成本和解码内存的显式旋钮。d=1 恢复标准因果掩码，增大 d 允许更丰富的子集路由模式；硬路由构造的预填充复杂度为 O(T^{2-3/d}+T)，固定时间窗流式解码每 token 使用 O(T^{1-1/d}) 缓存状态实现常数时间。
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