RIS-Kernel 开源稀疏注意力推理引擎，无 GPU 硬件上实现 64k+ token 长上下文

santosardr 在 GitHub 开源 RIS-Kernel，一个模型无关的稀疏注意力推理引擎，可在无加速的普通 CPU（16–128 GB RAM）上运行 64k+ token 的长上下文推理，无需修改模型权重。在 Qwen2-1.5B-Instruct 上 32,768 token 受控评测中，1% 密度、70 seeds 的 RIS-Stochastic 达到 75.00% 准确率，超过原生稠密注意力的 71.88%；65,536 token 时稠密注意力会显存溢出，RIS 相对零上下文基线（51.56%）最多提升 14.06 个百分点。GPU 环境下 40k token 峰值显存从 36.2 GB 降至约 9.4 GB。