LISA：线性索引稀疏注意力用于长上下文推理

2026年10月28日，arXiv 人工智能板块出现 Yu Zhao 等作者的论文，提出 LISA（Linear-Indexed Sparse Attention，线性索引稀疏注意力）。据该论文，LISA 是一种即插即用的自注意力替代方案，无需完整预训练即可替换自注意力；其结构由线性注意力分支与 Lightning Indexer 组成，后者动态选取相关 token 的稀疏分支，两路经学习门控融合，面向高效长上下文推理。目前可核实的信息仅来自这篇主报道，尚无跟进报道披露实验结果、适用模型范围或部署条件，事件仍处论文发布阶段。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。