ALHR：自研 O(NlogN) 树形注意力，KV 压缩 550 倍仍保 79% 精度

Reddit 用户发布长上下文注意力系统 ALHR 更新，基于静态二叉树加可学习函数减少需读取的 key 数量，MQAR 任务上长上下文准确率约 97%。实测上下文 4096 时 KV 读取压缩 126 倍、每 token 仅读 32 个 key，Top-1 准确率 93.3%（稠密基线 95.4%）；16384 时压缩 550 倍、准确率 79.2%。