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小红书DoSA稀疏注意力将首token延迟减半
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AI 综述
2026年10月20日，小红书 Dots 团队提出 DoSA（稀疏注意力加速方法），利用分数上下界加速稀疏注意力的索引器，在保持原始 Top-K 选择结果不变的前提下提前过滤约 97% 的候选。报道称，在约 1M token 上下文下，Dots3-Note-preview、GLM-5.2 和 DeepSeek-V3.2 的首 token 延迟较各自的 SGLang 基线分别降低约 37%、46% 和 48%。目前该工作处于方法发布阶段，报道未提及开源、上线或第三方复现情况。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月20日 11:57
小红书 Dots 团队提出 DoSA，称百万 token 上下文首 token 延迟最多降低约 48%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- 核心模型与趋势小红书 Dots 团队提出 DoSA，将百万 token 上下文首 token 延迟降低约 37% 至 48%
小红书 Dots 团队自研的 DoSA 利用分数上下界加速稀疏注意力的索引器，在保持原始 Top-K 选择结果的前提下提前过滤约 97% 的候选。在约 1M token 上下文下，Dots3-Note-preview、GLM-5.2 和 DeepSeek-V3.2 的首 token 延迟较各自的 SGLang 基线分别降低约 37%、46% 和 48%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。