本研究提出了A3框架，通过将Transformer层分为三个功能组件，构建低秩近似方法，显著减少模型大小和计算消耗，同时保持优越性能。实验结果表明，A3在计算和内存节省方面优于现有技术，具有广泛应用潜力。

本研究解决了视觉自回归模型在图像生成中的计算效率问题，提出了实现亚二次时间复杂度的条件，并通过低秩近似验证了理论，为提升VAR模型效率提供了依据。

本文探讨了在再生核Hilbert空间中应用核方法，特别是在高维紧致集合中的数据定位。提出了径向核函数的泰勒级数近似，并为Gauss核建立了特征值上限，改进了低秩近似方法（如Nyström方法），实现了更优的近似效果。