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KronLSTM线性注意力架构发布

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AI 综述

2026年10月20日，Anamaria-Roberta Hartl等研究者提出KronLSTM架构，并开源其代码与模型。该架构基于Kronecker Delta Rule，属于xLSTM家族的扩展，旨在优化长上下文语言建模任务。作为最小侵入式记忆修正机制，KronLSTM旨在减少对已存储信息的干扰。实验结果显示，其在长上下文基准测试中的表现优于现有的(Gated) DeltaNet系列等线性注意力架构，验证了其在处理长序列数据时的有效性。

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最新进展10月20日 12:00

KronLSTM：基于 Kronecker Delta Rule 的长上下文线性注意力架构

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10月20日

12:00
arXiv · ML
KronLSTM：基于 Kronecker Delta Rule 的长上下文线性注意力架构
KronLSTM 是一种基于 Kronecker Delta Rule 的线性注意力架构，扩展了 xLSTM 家族。它通过最小侵入式记忆修正机制，减少了对已存储信息的干扰，使其特别适用于长上下文语言建模。实验表明，KronLSTM 在长上下文基准测试中表现优于现有线性注意力架构，包括 (Gated) DeltaNet 系列模型。其代码和模型已开源。

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