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大语言模型的注意力机制计算复杂度与序列长度的平方成正比，处理200K token上下文的计算成本远超过处理50K token
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8/25/2026
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Verified自注意力机制使计算复杂度随序列长度呈二次方增长，上下文从1000扩展至4000 token计算量增加16倍80% similarVerified注意力机制的计算复杂度随上下文窗口长度呈平方级增长，导致推理延迟与成本急剧上升72% similarUnverified在推理阶段内存带宽往往比纯算力更早成为瓶颈，注意力机制需在每步生成时读取全部KV缓存，上下文长度增大时内存读写开销呈平方级增长72% similarUnverified即使支持128K或更长上下文的大语言模型，在一次性注入所有能力指令时也会出现注意力稀释（Attention Dilution）问题，导致特定任务执行质量下降71% similarUnverifiedReasoning Effort档位越高，模型可消耗的思考Token上限越大，但延迟和Token成本相应线性乃至超线性增长69% similar
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