arXiv · cs.AI· Sahil Joshi·· 7 天前精选AI 评分54
Stratified Sparse Attention 论文提出确定性检索结合分数引导采样以缩小极端稀疏下与稠密注意力的差距
Stratified Sparse Attention: Reducing the Sparse-to-Dense Gap at Extreme Sparsity
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Sahil Joshi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.28441v1
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AI 导读
Sahil Joshi 等在 arXiv 发布论文，提出 Stratified Sparse Attention（SSA），将确定性检索与分数引导采样结合以缩小稀疏注意力与稠密注意力在极端稀疏下的差距。在 RULER、LongBench、LOFT、AIME 及 3B 至 27B 五个模型上，SSA 均优于基线；RULER-HARD 用 Ministral-3-8B 在 50 倍注意力稀疏下，32K 和 128K 准确率从 81.8% 提至 84.2%、从 63.8% 提至 69.3%，分别恢复稠密注意力性能的 94% 和 85%。优化 CUDA 内核后，1M 上下文解码速度相对 FlashInfer 最高加速 2.96 倍，代码已开源。
推荐理由
论文给出 SSA 在 RULER 等基准和 50 倍稀疏度下的精度与解码加速数据，方法可复用，代码已开源。
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