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Attention Residuals
更新于:Kimi团队关于Residual Addition的扩展。看起来某种意义上算是复杂的拓扑结构，说不定在现在的硬件上会有优势？
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A Unified View of Attention and Residual Sinks: Outlier-Driven Rescaling is Essential for Transformer Training
更新于:Qwen团队，分析LLM中的Outliers是如何产生的、有什么影响。
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SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models
更新于:开始做SNN-LLM的QAT/PTQ了，重新读一下之前看过的一些Activation量化的工作。
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Gated Attention for Large Language Models: Non-linearity, Sparsity, and Attention-Sink-Free
更新于:NIPS2025 Best Paper。Qwen的。实验实在是过于solid了，真有钱啊。
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Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures
更新于:谷歌新作，号称“深度学习新范式”。提到了异步，具体指的是让模型靠近输入的位置的更新频率高于靠后的位置，这个思路和之前Sakana AI的那个文章有点像。但文章里面的东西感觉全都是Fast Weight Programming的内容，arxiv的文章全文也一直没挂出来。
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Kimi Linear: An Expressive, Efficient Attention Architecture
更新于:Kimi Linear，有比较详细的实验&Scale Up。有Linear Attention可以去掉RoPE这个结论还是比较惊喜的。
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Parallelizing Linear Transformers with the Delta Rule over Sequence Length
更新于:DeltaNet
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MLP Memory: Language Modeling with Retriever-pretrained External Memory
更新于:用MLP学习并代替RAG中kNN输出的概率分布。
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Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
看看Shift-Window Attention。
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SpikeVideoFormer: An Efficient Spike-Driven Video Transformer with Hamming Attention and O(T) Complexity
用汉明距离替换Attention中的点乘操作，避免出现Spike错开的情况。中间的做法比较有趣，但是实验感觉做的一般般，尤其是claim了自己有硬件实现的情况下energy计算还用的是纯算法的计算，并且FPGA的具体实现也没有透露，说了也没有说清楚。精度没有超过ANN2SNN的SOTA。重点还是需要用一些其他的操作替换掉对SNN不适应的算子。