MiniMax M2模型采用全注意力机制，放弃线性或稀疏注意力技术。开发团队认为，尽管后者能节省计算资源，但全注意力在工业应用中更高效，能提升模型性能。这一决策旨在优化实际部署效果，推动AI技术发展。
月之暗面团队推出Kimi Linear模型，在AIGC领域实现技术突破。该模型采用混合线性注意力架构，处理长上下文速度提升2.9倍，解码速度提高6倍，性能超越传统Softmax注意力机制，特别在上下文处理和强化学习等场景表现优异。
月之暗面推出“Kimi Linear”混合线性注意力架构，在短长距离信息处理和强化学习中性能优于传统全注意力方法。其核心Kimi Delta Attention优化了Gated DeltaNet，引入高效门控机制，提升有限状态RNN的记忆管理效率。架构由三份KDA和一份全局MLA组成。
月之暗面推出革命性“Kimi Linear”混合线性注意力架构，在短长距离处理及强化学习中超越传统全注意力方法。核心创新“Kimi Delta Attention”优化门控机制，显著提升有限状态RNN记忆效率。独特架构由三部分Kimi模块构成，实现多场景性能突破。
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Kimi Linear是一种混合线性注意力架构，在各种场景下包括短、长上下文以及强化学习扩展机制中，均优于传统的全注意力方法。它能有效解决传统注意力机制在长上下文任务中效率低下的问题，为自然语言处理等领域带来更高效的解决方案。
Kimi Linear是一种高效混合线性注意力架构，在短上下文、长上下文和强化学习场景中均优于传统全注意力方法。它通过Kimi Delta Attention (KDA)机制优化注意力计算，显著提升性能和硬件效率，特别擅长处理长达100万令牌的长上下文任务。
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玲珑线性预览版是由InclusionAI开源发布的混合线性稀疏大语言模型，总参数量17.1B，激活参数量3.0B。该模型基于混合线性注意力机制实现长文本推理，在推理过程中具备近线性计算复杂度与近恒定空间复杂度。
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基于Flash线性注意力机制的RWKV-7 g1模型，支持多语言处理并具备深度思考能力
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Swin Transformer v2是基于ImageNet-1k预训练的视觉Transformer模型，采用分层特征图和局部窗口自注意力机制，具有线性计算复杂度。
uw-madison
YOSO是一种高效的Transformer变体，通过伯努利采样注意力机制将自注意力复杂度从二次降低到线性，支持长达4096的序列长度。
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