arXiv 论文提出动态核注意力 DKA，可对弱证据弃权
原文标题：Dynamical Kernel Attention: Estimating the Present from a Record of the Past
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论文提出 Dynamical Kernel Attention（DKA），从随机动力学下潜状态估计的角度推导注意力权重，使旧 token 信息随衰减自然失效，并可在证据不足时弃权。DKA 保持标准注意力的并行结构与计算开销，但本版仅给出模型与理论，实证评估留待后续版本。
- 问题
- 标准自注意力只比相似度，不衡量过去状态有多少信息存活到当下，也无法对弱证据弃权。
- 方法
- 从随机动力学下潜状态的鲁棒估计推导注意力权重，旧 token 信息随衰减自然失效，证据不足时可弃权。
- 结果
- 未给出量化结果，本版仅模型与理论，实证评估留待后续版本。
- 影响
- 保持标准注意力的并行结构与算力，却给注意力带来有界误差和弃权能力，值得关注后续实证。
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