技术博客

针对Transformer在高分辨视觉任务中面临的显存瓶颈与推理延迟问题，一种新型线性注意力范式被提出——该范式通过模长感知机制重构注意力计算路径，将传统Softmax注意力的二次时间与空间复杂度降至线性。在超分辨率图像处理、高分辨率分割与检测等长序列任务中，该方法显著缓解显存不足压力，并提升推理速度，为大尺寸token输入提供可扩展的计算基础。