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通俗解释 sparse attention 的原理： 想象你在读一本长篇小说，如果每一页都要仔细读完全文才能理解剧情，效率会非常低。实际上，你会 快速跳过无关段落，只聚焦关键章节和人物对话，. Enhanced transformer with rotray position embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self. 这些attention的一般形式可以写作 \mathrm {attention} (s, h)=\mathrm {score} (s,h)\cdot h 。这里的 s 就是decoder的hidden state（也就是前文的 y ）， h 就是encoder的hidden state。 （当. Attention 释义： n.注意；专心；留心；注意力；兴趣；关注；殷勤；关心 int.注意；立正 读音：英 [əˈtenʃn] 美 [əˈtenʃn] 复数： attentions 记忆技巧：at 加强 + tent 伸展 + ion 表状态 → 伸展出去. Linear attention 可能会在 2025 被更多的端上舞台。 不过 linear attention.

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Linear attention 可能会在 2025 被更多的端上舞台。 不过 linear attention 还没有到 softmax attention 的那种“完善”地步，加油吧。 transformer是非常冗余的一种模型结构。 Attention 释义： n.注意；专心；留心；注意力；兴趣；关注；殷勤；关心 int.注意；立正 读音：英 [əˈtenʃn] 美 [əˈtenʃn] 复数： attentions 记忆技巧：at 加强 + tent 伸展 + ion 表状态 → 伸展出去. 在英语中，pay attention to 和 pay attention in doing 都是常见的表达方式，但它们的用法有所不同。pay attention to 通常用于关注某个具体的事物或行为，例如： he. 这些attention的一般形式可以写作 \mathrm {attention} (s, h)=\mathrm {score} (s,h)\cdot h 。这里的 s 就是decoder的hidden state（也就是前文的 y ），.

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这些attention的一般形式可以写作 \mathrm {attention} (s, h)=\mathrm {score} (s,h)\cdot h 。这里的 s 就是decoder的hidden state（也就是前文的 y ）， h 就是encoder的hidden state。 （当. Enhanced transformer with rotray position embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self. Linear attention 可能会在 2025 被更多的端上舞台。 不过 linear attention 还没有到 softmax attention 的那种“完善”地步，加油吧。 transformer是非常冗余的一种模型结构。 通俗解释 sparse attention 的原理： 想象你在读一本长篇小说，如果每一页都要仔细读完全文才能理解剧情，效率会非常低。实际上，你会 快速跳过无关段落，只聚焦关键章节和人物对话，. Attention 释义： n.注意；专心；留心；注意力；兴趣；关注；殷勤；关心 int.注意；立正 读音：英 [əˈtenʃn] 美 [əˈtenʃn] 复数： attentions 记忆技巧：at 加强 + tent 伸展.

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Attention 释义： n.注意；专心；留心；注意力；兴趣；关注；殷勤；关心 int.注意；立正 读音：英 [əˈtenʃn] 美 [əˈtenʃn] 复数： attentions 记忆技巧：at 加强 + tent 伸展 + ion 表状态 → 伸展出去. 通俗解释 sparse attention 的原理： 想象你在读一本长篇小说，如果每一页都要仔细读完全文才能理解剧情，效率会非常低。实际上，你会 快速跳过无关段落，只聚焦关键章节和人物对话，. Linear attention 可能会在 2025 被更多的端上舞台。 不过 linear attention 还没有到 softmax attention 的那种“完善”地步，加油吧。 transformer是非常冗余的一种模型结构。 在英语中，pay attention to 和 pay attention in doing 都是常见的表达方式，但它们的用法有所不同。pay attention to 通常用于关注某个具体的事物或行为，例如： he. 这些attention的一般形式可以写作 \mathrm {attention} (s, h)=\mathrm {score} (s,h)\cdot h.

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在英语中，pay attention to 和 pay attention in doing 都是常见的表达方式，但它们的用法有所不同。pay attention to 通常用于关注某个具体的事物或行为，例如： he. Enhanced transformer with rotray position embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self. 这些attention的一般形式可以写作 \mathrm {attention} (s, h)=\mathrm {score} (s,h)\cdot h 。这里的 s 就是decoder的hidden state（也就是前文的 y ）， h 就是encoder的hidden state。 （当. Linear attention 可能会在 2025 被更多的端上舞台。 不过 linear attention 还没有到 softmax attention 的那种“完善”地步，加油吧。 transformer是非常冗余的一种模型结构。 Attention 释义： n.注意；专心；留心；注意力；兴趣；关注；殷勤；关心 int.注意；立正 读音：英 [əˈtenʃn] 美 [əˈtenʃn].