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Hacker News front pageAI 評分69

自注意力可存超百萬條記憶:Transformer 記憶容量解讀

這篇博文把線性層、MLP 和自注意力解釋為不同形式的記憶儲存,並估算容量:在 64 維 key 下,線性層約存 64 條記憶,MLP 約 2700 條,自注意力可超過 100 萬條。它用干擾-訊號比衡量召回品質:儲存越多,鍵之間干擾越大,干擾等於訊號時達到容量;鍵正交時召回才精確。文章還指出梯度下降的一步可視為寫入一條 key 為輸入、value 為負梯度乘學習率的記憶,並配有互動式應用展示召回如何失敗。

Google Developers blog● 精選AI 評分68

TPU 上影片擴散模型注意力最佳化提速 1.69 倍

開發者將 Sparse VideoGen(SVG)用於高解析度影片擴散模型,把注意力頭動態路由到結構化空間或時間稀疏掩碼,以緩解自注意力的二次延遲瓶頸。為在 TPU 上把演算法稀疏轉化為實際加速,團隊最佳化 Splash Attention 核心:跳過空記憶體塊、僅在邊界塊做精確座標掩碼、將 token 記憶體佈局改為時間優先以連續訪問。這些最佳化與硬體塊執行對齊後,1440p 影片生成端到端推理最高提速 1.69 倍。