RCStat：注意力上下文影响统计框架

2026年10月15日，arXiv 人工智能板块出现一篇论文，作者 Debabrata Mahapatra 等人提出 RCStat——一个用于量化 Transformer 注意力机制中上下文影响的统计框架。据该报道，其核心是相对情境化（RC）随机变量，用来衡量一组 token 对另一组 token 的贡献强度；论文称该方法无需重新训练，并能给出期望影响的高效边界，可在推理时估计。报道还提到该论文已被 NeurIPS 2026 接收。截至当前，该事件仅有这一篇主报道，尚无后续跟进报道，因此上述关于方法特性、无需重训练、推理时估计及会议接收状态的说法均来自该单一来源，暂无其他报道可交叉印证或修正。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。