大型语言模型（LLM）架构的最新进展正专注于提高长上下文窗口的效率，解决KV缓存大小和内存带宽等资源限制。例如，Gemma 4采用跨层的KV共享来减小缓存大小，而Laguna XS.2则采用层级特定的注意力预算来更有效地分配计算资源。ZAYA1-8B引入了压缩卷积注意力，以减小缓存大小和注意力FLOPs，DeepSeek V4则结合了改进的超连接（mHC）和压缩注意力机制（CSA/HCA），以实现更稳定高效的长上下文处理。 AI
影响 这些架构创新旨在显著降低LLM的计算成本和内存需求，从而能够更有效地处理更长的上下文，并可能加速更强大AI代理的开发。
排序理由 文章详细介绍了LLM在效率和长上下文方面的最新架构技术，并引用了具体的模型和研究发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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- Compressed Convolutional Attention (CCA)
- Compressed Sparse Attention (CSA)
- DeepSeek V4
- Gemma 4
- Grouped Query Attention
- High Compression Attention (HCA)
- KV sharing
- Laguna XS.2
- Layer-wise attention budget
- Layer-wise embedding (PLE)
- Modified Hyperconnection (mHC)
- Sebastian Raschka
- ZAYA1-8B
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