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哈工大深圳等提出STILL线性化LLM注意力架构
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AI 综述
2026年10月26日，AGI Hunt 报道，哈尔滨工业大学（深圳）联合鹏城实验室、昆士兰大学、雷丁大学提出 STILL 架构（ArXiv 2602.02180），该论文已被 NeurIPS 2026 接收。报道称，STILL 是首个真正内容感知的层内混合注意力机制，它通过选择 token 来实现 LLM 的“原地线性化”。报道还称，该设计避免了按位置路由 token 的“伪混合”，也避免了特征映射破坏预训练模型归一化结构、进而导致长上下文能力崩溃的问题。报道未披露具体实验数据、模型规模与开源情况，目前可确认的进展是论文被会议接收、架构方案对外公开。
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最新进展10月26日 15:24
STILL 论文被 NeurIPS 2026 接收，号称首个内容感知层内混合注意力，实现 LLM 原地线性化。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- AGI Hunt哈工大深圳等提出 STILL：内容感知的层内混合注意力，实现 LLM 原地线性化
哈尔滨工业大学（深圳）与鹏城实验室、昆士兰大学、雷丁大学提出 STILL（ArXiv 2602.02180），已被 NeurIPS 2026 接收。该架构号称首个真正内容感知的层内混合注意力，通过选择 token 实现 LLM 原地线性化，避免按位置路由 token 的伪混合，以及特征映射破坏预训练模型归一化结构、导致长上下文能力崩溃的问题。
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