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研究表明注意力层主要负责信息的路由和聚合，而MLP层更像是知识的存储库，负责非线性变换和信息的深度加工
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8/26/2026
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Unverified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76% similarUnverified自注意力使任意两个位置之间的信息交互只需一步计算，但显存占用随序列长度平方增长74% similarUnverified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72% similarUnverifiedMulti-Query Attention技术让多个注意力头共享同一组Key和Value投影矩阵，将KV缓存显存需求压缩至原来的1/H，代价是模型表达能力的轻微损失71% similarUnverified标准自注意力的计算复杂度为序列长度的平方，实现百万Token上下文需引入稀疏注意力、滑动窗口注意力及KV Cache压缩等技术70% similar
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