STILL用内容感知注意力线性化大模型
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STILL用内容感知注意力线性化大模型
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AI 综述
哈尔滨工业大学（深圳）、鹏城实验室、昆士兰大学和雷丁大学提出 STILL，通过选择 token 实现内容感知的层内混合注意力，使现有预训练大语言模型可原地线性化；相关研究被 NeurIPS 2026 接收。 论文称，STILL 可避免滑动窗口位置路由及特征映射对归一化结构的破坏，并被称为首个真正内容感知的层内混合注意力架构。
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最新进展10月26日 15:24
哈工大深圳等提出 STILL：内容感知层内混合注意力实现 LLM 原地线性化报道时间线
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10月26日
- AGI Hunt哈工大深圳等提出 STILL：内容感知层内混合注意力实现 LLM 原地线性化
哈尔滨工业大学（深圳）、鹏城实验室、昆士兰大学和雷丁大学提出 STILL（ArXiv 2602.02180），该研究被 NeurIPS 2026 接收。STILL 通过选择 token 实现内容感知的层内混合注意力，将现有预训练 LLM 原地线性化，避免滑动窗口位置路由和特征映射破坏归一化结构的问题。
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