论文阅读笔记
Log-Linear Attention 论文深度阅读笔记：结构化掩码矩阵统一视角、Fenwick 树分区、HODLR 层次矩阵、分块并行扫描训练算法，如何用 O(log T) 个隐藏状态在效率和表达能力之间取得新平衡。
2026 年 3 月 30 日
InfLLM-V2 论文阅读笔记：零额外参数、Dense-Sparse Switchable Attention、三阶段块选择与高效 kernel，如何把短序列预训练和平滑的长上下文适配真正打通。
2026 年 3 月 30 日
Mamba-3 论文深度阅读笔记：指数梯形离散化、复值 SSM（数据依赖 RoPE）、MIMO 三大创新如何同时解决次二次方模型的质量、状态跟踪能力和推理效率问题。
2026 年 3 月 29 日
SSD 论文深度阅读笔记：如何通过预推测缓存将草稿生成与验证完全并行化，实现比标准 SD 最多 2 倍、比自回归最多 5 倍的加速。
2026 年 3 月 28 日
TurboQuant 论文阅读笔记：如何通过随机旋转 + 逐坐标最优标量量化，在 data-oblivious 的在线设置下达到信息论下界 2.7 倍以内的 MSE 和内积失真。
2026 年 3 月 28 日
ARCQuant 论文阅读笔记：如何在统一 NVFP4 精度下，通过两次量化达到 FP8 级别的精度，同时保持硬件兼容性。
2026 年 3 月 27 日
Memory Sparse Attention (MSA) 论文的深度阅读笔记，包含方法拆解、推理流程分析和批判性思考。
2026 年 3 月 27 日