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CL: 过去，AI在处理长文本时，为了保证准确性，需要回顾所有上下文信息，导致效率低下，甚至出现信息过载的问题。传统的解决方法是让AI丢弃不重要的信息，但这可能会导致关键信息丢失。现在，Multiple Attention for Efficient Long-Context Reasoning这篇论文提出了一种新的解决方案，即多级注意力机制，通过抓大放小、远近亲疏的方式，提高AI处理长文本的效率和准确性。我理解这种机制就像市长听取市民意见，先将市民按社区划分，找到社区代表，然后对核心社区进行精确注意力，对非核心社区进行近似注意力，从而在保证全局视野的同时，减轻计算负担。这种方法还具有快速更新机制，能够及时处理新信息，保持AI在长篇大论时的高效分级管理状态。
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