已验证65% 置信事实精确时间

标准自注意力的计算复杂度为O(n²)，SSA通过让每个Token只关注最相关子集降低复杂度，理论上可压缩至O(n·log n)甚至O(n)级别

3

来源数

65%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/8

首次发现

来源

AI早报：600亿收购Cursor、GLM-5.2开源、DeepSeek首轮融资超500亿

bilibili橘鸦Juya2026/6/17

相关事实

已验证Informer通过ProbSparse稀疏注意力将自注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n log n)80% 相似已验证标准自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度与序列长度呈平方关系（O(n²)）77% 相似待验证门控线性注意力（GLA）通过线性化的注意力机制将计算复杂度从 O(N²) 降至 O(N)76% 相似待验证注意力机制的计算复杂度为O(n²)，其中n为上下文长度，Claude具有200K token上下文窗口75% 相似已验证滑动窗口注意力将注意力计算复杂度从O(n²)降至O(n·w)，使长文本显存开销线性化75% 相似

引用此条事实

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