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平铺闪存线性注意力：更高效的线性 RNN 和 xLSTM 内核
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出平铺闪存线性注意力（TFLA）算法，旨在解决线性RNN在长序列建模中的效率和内存问题，显著提升mLSTM内核性能，树立高效长上下文建模的新标准。
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关键要点
- 本研究提出平铺闪存线性注意力（TFLA）算法。
- TFLA算法旨在解决线性RNN在长序列建模中的效率和内存问题。
- 该算法通过在每个块内引入序列并行化，支持任意大块大小。
- 实验结果显示，基于TFLA的mLSTM内核在速度上超过了优化的闪存注意力。
- TFLA算法树立了高效长上下文建模的新标准。
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