稀疏注意力
讲清稀疏注意力机制的原理、主流实现与取舍：模型如何只计算关键 token，把长上下文的算力和显存开销降下来。
稀疏注意力是让大模型在长上下文下保持高效的核心技术。它不再对每个 token 做全量注意力计算，而是通过块选择、token 级选择或 KV 共享，把算力集中在关键位置。本专题围绕其原理演进、HySparse 等代表架构，以及在 Agent 长程任务、百万 token 推理中的真实取舍，帮读者判断何时值得用、代价是什么。
讲清稀疏注意力机制的原理、主流实现与取舍：模型如何只计算关键 token，把长上下文的算力和显存开销降下来。
