STILL 被 NeurIPS 2026 接收
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STILL 被 NeurIPS 2026 接收
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AI 综述
哈尔滨工业大学（深圳）等单位提出的 STILL 论文已被 NeurIPS 2026 接收。 STILL 根据内容重要性，在同一层内为不同 token 分配 Softmax 注意力或线性注意力，并用局部窗口预测远端历史信息的自显著性分数。报道介绍称，该方法在相关实验中实现了 84.8% 的重合率；在 16K 上下文、仅使用 0.04B 训练 token 的条件下，显存削减 80%、预填充加速 83%，长上下文基准相对已有线性化方法最高提升 86.2%。
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最新进展10月17日 16:49
NeurIPS 2026 接收 STILL：面向内容感知的层内混合注意力架构报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月17日
- 知乎专栏：机器之心NeurIPS 2026 接收 STILL：面向内容感知的层内混合注意力架构
哈尔滨工业大学（深圳）等单位提出 STILL，通过内容重要性在同一层内为 token 分配 Softmax 注意力或线性注意力，并已被 NeurIPS 2026 接收。该方法以局部窗口预测远端历史信息的自显著性分数，实证重合率达 84.8%；仅用 0.04B 训练 token，在 16K 上下文下实现 80% 显存削减和 83% 预填充加速，长上下文基准相对已有线性化方法最高提升 86.2%。
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