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滑动窗口注意力将计算复杂度从O(n²)降至O(n×w)，是Mistral模型家族的核心创新之一
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7/20/2026
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Unverified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)83% 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)82% similarUnverified滑动窗口注意力将标准Transformer O(n²)的复杂度降至O(n·w)，但模型无法直接看到窗口之外的信息75% similarUnverifiedLongformer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)75% 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74% similar
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