待验证50% 置信事实精确时间
CBAM（Convolutional Block Attention Module）在SE-Net的基础上进一步引入了空间注意力分支，同时关注通道重要性和空间位置重要性
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/2
首次发现
有效期至：2026/9/30
来源
Codex Skill自动整理即插即用模块：科研效率提升实战指南
bilibiliEnzo_Mi2026/6/24
相关事实
待验证SE（Squeeze-and-Excitation）和CBAM（Convolutional Block Attention Module）是计算机视觉领域常见的注意力模块81% 相似待验证上下文窗口扩展得益于ALiBi位置编码、RoPE的外推扩展、Flash Attention和Ring Attention等技术突破70% 相似待验证超大上下文窗口通常依赖稀疏注意力机制、RoPE位置编码外推和分层缓存技术实现69% 相似待验证注意力层作为信息路由器在不同序列位置间聚合上下文，其键值是从提示中其他token动态派生的短期记忆表示67% 相似待验证相对位置编码（如 RoPE、ALiBi）会对距离较远的 token 对施加注意力衰减偏置，序列边界位置拥有更多邻近token的注意力积累优势67% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/40710MCP
get_claim(id=40710)