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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)
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6/1/2026
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DeepSeek V3.2发布：自研稀疏注意力DSA+API降价50%全解析
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UnverifiedLongformer、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% similarUnverified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% similarUnverifiedLinformer 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% similarUnverified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% similarUnverified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% similar
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