概念分层稀疏
混合策略
一种注意力机制优化方法，在同一模型的不同层或注意力头中结合多种稀疏策略（如滑动窗口、全注意力、学习型选择器），以平衡计算效率与长距离依赖建模能力。
时间轴 (近 90 天)
10月12日
对于局部模式匹配为主的任务（如代码补全、日志分析），滑动窗口性价比极高；对于跨文档推理或长链因果分析，学习型选择器或混合策略更稳妥，但需在目标领域做充分验证。
待验证50%
10月6日
混合策略是先用公开数据集完成原型与基线模型，再针对性自采边缘场景数据做增量训练，最后在真实部署环境持续收集难样本迭代
待验证50%
9月12日
更成熟的做法是混合策略：用闭源前沿模型处理长尾复杂任务，用自有专属模型承接高频、垂直、成本敏感的核心场景
待验证70%