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Lighthouse Attention：Nous Research 的 17 倍訓練加速，但只在訓練時
Nous Research 發布 Lighthouse Attention，在 512K 上下文預訓練裡比標準 attention 快 17.3 倍，1M token 也跑得動。但這套技巧只活在訓練端——快結束前會被卸掉，部署的模型還是用 vanilla attention。這篇拆它為什麼這樣設計、跟 MoBA/NSA 差在哪、誰會真的用。
Tag · 注意力機制/
主題：注意力機制
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類別：開發日誌模型：Gemma 4 31B任務：發布 / 紀錄 / 追蹤
12M token 不是噱頭：SubQ 的稀疏注意力到底改變了什麼
Transformer 每次都計算所有 token 的相互關係，SubQ 的 SSA 架構只處理真正重要的那些——結果是 12M token context 和 52x 的速度提升，而不是 52x 的成本。