深度分析
LISA 混合注意力架構：長序列推理加速 50%，準確度不降反升
長鏈式思考推理的上下文長度持續增長，使標準自注意力機制的運算成本急遽上升。LISA 結合線性注意力與 Lightning Indexer 稀疏注意力，將推理複雜度從 O(n²) 降至 O(nM)。實驗顯示，此架構在 16K token 下加速 50%，並在推理基準上提升 5.6% 準確率。
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長鏈式思考推理的上下文長度持續增長，使標準自注意力機制的運算成本急遽上升。LISA 結合線性注意力與 Lightning Indexer 稀疏注意力，將推理複雜度從 O(n²) 降至 O(nM)。實驗顯示，此架構在 16K token 下加速 50%，並在推理基準上提升 5.6% 準確率。
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都市路口長期仰賴號誌與相位控制管理車流。LISA 提出以大型語言模型做意圖仲裁，直接解析進場車輛宣告的意圖、優先級與節能偏好，並由確定性運動執行器轉為車輛速度建議，搭配 MAT 快取與預先仲裁以降低延遲。實驗顯示在多種流量條件下延遲與燃料消耗明顯降低。