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2609.39034v1 · r1
Switching Linear Attention
SwiLA 以预测误差驱动的多专家线性回归实现固定状态的非线性检索，在等状态容量的召回任务中改善表现，但顺序训练吞吐低于 GDN。
2509.10534v3 · r1
Decoupling the "What" and "Where" With Polar Coordinate Positional Embeddings
PoPE 用非负内容幅值与位置相位解耦注意力匹配，在间接索引、序列建模和长上下文外推实验中优于 RoPE。
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