智东西2月7日报道，昨天，小米MiMo大模型团队宣布推出HySparse，一种面向Agent时代的混合稀疏注意力架构，使用“极少的全注意力（Full Attention）+ 稀疏注意力（Sparse Attention）”核心设计。 随着Agent模型与应用的爆发式发展，精准高效处理超长文本正在成为模型必不可少的基础能力。Agent不仅需要在超长上下文中完成稳定检索、推理与多轮规划，还必须在推理阶段保持足够快的响应速度，目前最大的挑战已经不只是“能不能算”，而是“算不算得起”。 这背后的动机是Full Attention在完成自身计算的同时，已经生成了KV Cache，并且计算出了最准确的 token重要性信息，自然可以供后续N个Sparse Attention层直接复用。 HySparse可以视为是在MiMo-V2-Flash的Hybrid SWA结构的基础上，为SWA增加了全局的、更重要的token信息补充。这一改进不仅提升了性能，还没有增加KV Cache存储，也没有显著增加计算开销。 HySparse结构为Agent时代的超长文本处理提供了高效精准的技术解决方案，也为大模型高效注意力结构的研究与落地提供了全新参考。 小米MiMo透露，团队计划在更大规模模型上进一步验证HySparse的极限和潜力，并持续探索降低Full Attention层数量的可能性，让超长上下文更高效。
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📸 刘虎涛记者 张向阳 摄
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