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窗口 1M 不等于用得好:token 实测、KV Cache 显存账与针入草堆评测
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窗口 1M 不等于用得好:token 实测、KV Cache 显存账与针入草堆评测
2026-09-30 00:03:10
长度上限只说明模型能接收多长的输入,不保证用得好。这篇把长上下文拆成三个可验证问题:用训练一致的 tokenizer 实测真实 token 数、按 KV Cache 显存公式估算 O(n²) 注意力的瓶颈、用针入草堆评测分段统计首/中/尾成功率,并给出 RoPE 外推方案与排查顺序。
LongContext
长上下文
上下文窗口
KV
Cache
RoPE
LLM
稀疏注意力架构革命:2026年长上下文大模型核心技术解析
编程
稀疏注意力架构革命:2026年长上下文大模型核心技术解析
2026-07-09 08:45:09
深入解析2026年稀疏注意力技术革命,涵盖SubCube、CSA/HCA、MSA三大架构的技术原理、代码实现与实战指南,探讨长上下文大模型的最新发展。
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