腾讯混元提出Stem稀疏注意力算法 已被机器学习顶会ICML-26收录

观点网讯：6月8日消息，腾讯混元近日提出Stem稀疏注意力算法，从"因果信息流"重新审视块级稀疏，采用Token位置衰减（TPD）和输出感知度量（OAM）两大创新，仅用25%算力即逼近稠密注意力的精度。

据介绍，该算法已被机器学习顶会ICML-26收录，配套HPC算子库将理论加速比转化为端到端实测性能。算子层面，HPC 开源的 Stem+BSA 算子将稀疏收益转化为真实硬件加速，128K 上下文下首字延迟降低3.6倍。

信息显示，算法决定"省哪些计算"，算子决定"省下的计算能快多少"，两者协同构成从理论到部署的完整闭环，目前该算法已集成至Hy3 preview推理框架。

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