SPARE：免训练加速线性注意力解码
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SPARE：免训练加速线性注意力解码
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AI 综述
Ke Wan、Zaiyi Zheng、Chen Chen 提出免训练方法 SPARE，直接对线性注意力的紧凑循环状态进行读取与更新，避免在线分解和稠密状态重建。 据其论文，SPARE 通过固定低维子空间、异构秩分配和轻量写入补偿实现：全模型解码加速 2.55 倍，循环核 DRAM 流量降低 7.49 倍，峰值 GPU 内存降低 3.31 倍；在同等内存预算下，关联检索准确率优于结构化剪枝。
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最新进展11月6日 13:00
SPARE：用紧凑循环状态实现快速线性注意力解码报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.CLSPARE：用紧凑循环状态实现快速线性注意力解码
SPARE 是一种无需训练的方法，通过固定低维子空间、异构秩分配和轻量写入补偿，直接对紧凑循环状态进行读取与更新，避免在线分解和稠密状态重建。它实现 2.55 倍全模型解码加速、循环核 DRAM 流量降低 7.49 倍、峰值 GPU 内存降低 3.31 倍，并在同等内存预算下保持优于结构化剪枝的关联检索准确率。
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