哈工大（深圳）STILL 被 NeurIPS 2026 接收
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哈工大（深圳）STILL 被 NeurIPS 2026 接收
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AI 综述
哈尔滨工业大学（深圳）等团队提出的 STILL 被 NeurIPS 2026 接收。该架构被其团队称为首个内容感知的层内混合注意力框架：token 依据自显著性分数而非位置，决定进入 Softmax 还是线性注意力分支。 据该团队介绍，STILL 仅用 0.04B 训练 token 完成 LLM 线性化，在 16K 上下文下实现 80% 显存削减、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%。代码已开源。
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最新进展10月17日 07:37
NeurIPS 2026 | STILL 首个内容感知的层内混合注意力架构，让 LLM 线性化后长文能力不降反升报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月17日
- 机器之心NeurIPS 2026 | STILL 首个内容感知的层内混合注意力架构，让 LLM 线性化后长文能力不降反升
哈工大（深圳）等团队提出的 STILL 被 NeurIPS 2026 接收，是首个内容感知的层内混合注意力框架，让 token 凭自显著性分数而非位置决定进入 Softmax 还是线性注意力分支。它仅用 0.04B 训练 token 完成 LLM 线性化，在 16K 上下文下实现 80% 显存削减、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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