对比 Qwen 与 MiniMax 的稀疏注意力机制实现
stochasticchasm · x · 2026-08-28
技术观察者指出，Qwen 的稀疏注意力似乎是 MiniMax 稀疏注意力的精炼版。两者均为块稀疏（block sparse），核心区别在于 Qwen 在 SDPA（缩放点积注意力）之前进行池化，而 MiniMax 在之后。这种前置池化的设计能显著降低长上下文下 SDPA 的计算成本。文中还附带链接了 MiniMax 稀疏注意力的 arXiv 论文。
所属事件:Qwen 稀疏注意力对比 MiniMax，TileLang 内核推理基准大涨(7 条相关)→
「研究」频道最新
- Hannah Fry 专栏：OpenAI 解题潮让数学界陷入存在危机 — AnnaCiaunica · 2026-10-15
- 观察：AI 评测正从离线走向在线 — vboykis · 2026-10-15
- StartLux-Decision 发布:RL 训练的校准决策模型,27B 得分 72.8 — startlux-models · 2026-10-15
- 9 个月内三分之一的数学预印本由 AI 参与写作 — IgorCarron · 2026-10-15
- AAAI/ACM AIES 论文:访谈 15 名从业者揭示负责任 AI 实践何以难持续 — ChinasaTOkolo · 2026-10-15
- Schmidt Sciences 投 1000 万美元资助 19 个 AI 人文研究团队 — OdedRechavi · 2026-10-15