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长期记忆对于通用智能至关重要，但全注意力的计算瓶颈使得大多数大语言模型的有效上下文长度被限制在128K至1M之间。现有方案，如混合线性注意力、固定大小的状态记忆（例如循环神经网络），以及像检索增强生成/智能体这样的外部存储，要么在极端规模下遭遇精度快速衰减和延迟增长，要么缺乏端到端的可微性或动态内存维护，亦或需要复杂的处理流程。我们提出了记忆稀疏注意力：一个端到端可训练、可扩展的稀疏潜在状态记忆框架。其核心思想包括：
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