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线性注意力机制演进：从DeltaNet到KDA
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AI 综述
2026年10月29日，腾讯技术工程发布约3万字长文，梳理线性注意力机制从普通线性注意力、DeltaNet、GDN到KDA的演进路径。文章指出，该路线的核心是把历史上下文压缩进固定大小的状态矩阵，从而使Decode阶段的显存占用、读取与计算量相对序列长度保持O(1)。报道未披露各阶段模型的具体发布时间、实验数据或性能对比结果。
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最新进展10月29日 17:27
腾讯技术工程发布3万字长文，梳理线性注意力从DeltaNet到KDA的演进。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- 腾讯技术工程（公众号）3万字深入理解线性注意力机制：从 DeltaNet、GDN 到 KDA 的演进
腾讯技术工程发布长文，梳理线性注意力机制从普通线性注意力、DeltaNet、GDN 到 KDA 的演进路径，核心是历史上下文被压缩进固定大小状态矩阵，使 Decode 阶段显存占用、读取与计算量相对序列长度保持 O(1)。
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