AttentionIndex 加速学习型稀疏注意力

2026 年 11 月 3 日，研究者在 arXiv 发布 AttentionIndex 论文，旨在解决长文本场景下预填充吞吐瓶颈问题。该技术通过倒排索引对键值进行分组，并利用原生打分器优化稀疏注意力检索。 在 GLM-5.3 和 DeepSeek-V4-Flash 模型处理一百万 token 的场景下，该方法的预填充吞吐达到 1.3-1.8 倍，且准确率较 HiSA 提升 18.4 个百分点。此前报道指出，在该长度下，传统键值选择步骤占据了预填充时间的一半以上，新方案有效优化了这一耗时环节。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。