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作者 | 科技猛兽 编辑 | 极市平台 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 Transformer 』 技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 导读 本文介绍了一种新型的注意力机制Agent Attention，它结合了Softmax Attention和Linear Attention的优点。Agent Attention通过引入Agent token来平衡Query token与Key-value对之间的关系，提高了Transformer模型的效率和性能。 本文目录 1 Agent Attention：集成 Softmax 和 Linear 注意力机制 (来自清华，黄高老师团队) 1 Agent Attention 论文解读 1.1 Agent Attention 集成 Softmax Attention 和 Linear Attention 的优势 1.2 Softmax Attention 和 Linear Attention 计算范式 1.3 Agent Transformer 1.4 感知任务实验结果 1.5 生成任务实验结果 1.6 大感受野和高分辨率 太长不看版 注意力机制 (Attenti
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