本研究提出了一种新算法，解决RoPE机制在注意力计算中的复杂性，结合多项式方法与快速傅里叶变换，实现子平方时间性能，提升Transformer架构效率。

本研究提出了HashAttention方法，解决了长上下文中注意力计算效率低的问题。该方法通过推荐关键token，提升了辨识效率，实现了$32 imes$的稀疏性，显著加快了模型推理速度，具有重要应用潜力。

本研究提出MagicPIG系统，利用局部敏感哈希（LSH）解决大语言模型KV缓存的瓶颈问题。MagicPIG在多种任务中显著减少注意力计算量，同时保持高准确率，解码速度提升1.9到3.9倍。

该文章介绍了一种名为LA-ViT的新型视觉Transformer架构，通过引入少注意力层和注意力残差模块来减少注意力计算的复杂性和饱和问题。实验证明，LA-ViT在各种视觉任务中表现出色，并具有较低的计算复杂度。

本文讨论了在大语言模型推理中优化KV缓存的方法，以降低注意力计算的成本。通过缓存键和值张量，KV缓存减少了重新计算过去标记的需求，使注意力计算能够随着总序列长度线性扩展。文章介绍了KV缓存的实现和优化策略，并讨论了内存消耗和挑战。最后，提出了减少KV缓存大小的方法，例如减少注意力头的数量和对KV缓存进行量化。