arXiv cs.LG·45 天前★ 3

研究用超立方体旋转稀疏连接替代注意力机制

原文标题：Reaching Every Position Without Searching: Rotating Sparse Wiring on the Hypercube as a Substitute for Attention

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AI 智能摘要

论文提出用固定、稀疏且逐层旋转的连接方式替代注意力，将序列位置视为超立方体顶点，每层沿不同维度连接邻居，使信息在log₂n层内传遍所有位置，每层仅需2n条连接而非n²。在enwik8字符级语言建模上，混合模型以1/7连接数、少42%参数、2.4倍更快速度取得更低损失，学习率可用窗口也宽4至8倍。

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问题: 注意力每层每输入都要搜索连接对象，计算与参数开销大。
方法: 把序列位置视为超立方体顶点，逐层沿不同维度连接邻居，用固定稀疏旋转连接替代注意力。
结果: enwik8上混合模型比全注意力低0.06 bits-per-character，连接数1/7、参数少42%、快2.4倍，学习率窗口宽4至8倍。
影响: 为长序列建模提供低成本替代路径，可显著降低推理显存与延迟。

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研究用超立方体逐层旋转稀疏连接替代注意力，1/7连接数下损失更低、速度快2.4倍。

为什么重要：若可扩展，注意力机制的二次复杂度或可用固定稀疏布线绕开，直接影响长序列模型的训练与推理成本。

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原始标题：Reaching Every Position Without Searching: Rotating Sparse Wiring on the Hypercube as a Substitute for Attention

AI 中文标题：研究用超立方体旋转稀疏连接替代注意力机制

来源：arXiv cs.LG · 发布于 45 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 3（3）

标签：注意力机制 / 稀疏连接 / 超立方体 / 语言建模 / 架构创新

关键词：attention alternative / sparse wiring / hypercube / language modeling

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