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KAIST团队：如何让AI模型更高效？

想象一下，如果你的手机能够在处理复杂任务时既快速又节能，那该多好？韩国科学技术院（KAIST）的研究团队刚刚在2025年3月的《机器学习研究汇刊》上发表了一项令人兴奋的研究成果，他们开发出了一种让人工智能模型变得更高效的全新方法。这项研究的第一作者是宋佑民（W

本文将深入分析Mamba架构中交叉注意力机制的集成方法与技术实现。Mamba作为一种基于选择性状态空间模型的新型序列建模架构，在长序列处理方面展现出显著的计算效率优势。通过引入交叉注意力机制，Mamba能够有效处理多模态信息融合和条件生成任务。本文从理论基础、

推理大模型中的注意力机制可以去掉吗？这是当下最具挑战性的开放问题之一。过去半年，伴随长思维链的爆火，模型在复杂推理任务中普遍需要生成成千上万的 tokens 才能产出高质量解答。然而，这也与 Transformer 架构天然矛盾：随着生成长度的增长，Atten

其一，提出Grouped-Tied Attention（GTA），与已集成到Llama 3的注意力机制GQA质量相当，但KV缓存用量减少约50%。

在这个 AI 技术与应用大爆发的时代，我们最不缺的就是「热词」，从自回归到扩散模型，从注意力机制到状态空间模型，从思维链到推理模型…… 有时候，其中一些热词会聚拢一处，为 AI 世界创造出新的可能性。

日前，全球权威大模型公开竞技场 -Chatbot Arena 评测榜单公布最新排名，腾讯混元旗舰大语言模型 TurboS 位列全球第 7，在国内大模型中仅次于 Deepseek。放眼国际，排在前面的也仅有谷歌 Gemini、 OpenAI 以及 xAI 三家国

而经过研究人员的对症下药，Mamba-2（370M）在256K上下文长度上达到了近乎完美的密钥检索精度。