10:50arXiv cs.AI@Sayak Dutta精选CARVE提出仅擦除关键轴的注意力机制,解决了GDN-2的三个耦合缺陷:记忆盲门控、值轴擦除掩码浪费参数、无法使用WY形式三角形分块求解器。在1.3B参数、100B token训练下,CARVE在WikiText上达到困惑度15.72(比GDN-2低0.18,4.5-sigma效应)。它在9个常识推理基准上领先所有循环基线,并在RULER检索探针上取得SOTA。该方案仅带来0.4%吞吐开销、13%更低峰值内存和19%更少参数。论文还包含六个形式化定理,涵盖记忆容量、Lyapunov稳定性等。论文CARVEGDN-2线性注意力高效架构WY形式求解器推荐理由:这篇论文用简单思路修了GDN-2的三个bug,实测1.3B模型困惑度降了0.18,还省内存和参数,想搞高效注意力的话值得看。原文
11:02arXiv cs.AI@Ali Hatamizadeh, Yejin Choi, Jan Kautz精选72°线性注意力模型通过固定大小的循环状态替代软注意力的无限缓存,但如何高效编辑压缩记忆而不打乱已有关联是难点。现有Delta规则模型使用单一标量门控同时控制擦除旧内容和写入新内容,存在耦合限制。Gated DeltaNet-2提出通道级擦除门控b_t和写入门控w_t,将两者解耦,可退化为KDA和Gated DeltaNet。在1.3B参数、100B FineWeb-Edu tokens训练下,该模型在语言建模、常识推理和检索任务上全面超越Mamba-2、Gated DeltaNet、KDA和Mamba-3。尤其在长上下文RULER基准的多键检索设置中优势显著,代码已开源。论文线性注意力门控机制长上下文开源/仓库推理模型推荐理由:线性注意力研究者终于有了更精细的门控机制——Gated DeltaNet-2把擦除和写入分开控制,做高效长序列建模的团队可以直接复现并对比效果。原文