待验证85% 置信事实时间未知
Longformer由Allen AI提出，采用滑动窗口局部注意力加全局注意力token的组合策略，将复杂度从O(n²)降至O(n)
1
来源数
85%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
DeepSeek V3.2发布：自研稀疏注意力DSA+API降价50%全解析
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涉及实体
相关事实
待验证Longformer、BigBird通过局部滑动窗口注意力加少量全局token的混合注意力策略，将计算复杂度从O(n²)降至O(n)80% 相似待验证滑动窗口注意力（SWA）由 Mistral AI 广泛采用，将注意力复杂度从 O(N²) 降至 O(N×W)79% 相似待验证Linformer 将注意力矩阵低秩近似为 O(n) 复杂度，FlashAttention 通过重排计算顺序降低 GPU 内存带宽占用，Longformer 引入滑动窗口注意力79% 相似待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79% 相似待验证滑动窗口注意力（如Mistral采用的方案）通过限制每个token只关注固定窗口内的历史，将复杂度从O(n²)降至O(n·w)76% 相似
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