稀疏注意力（Sparse Attention）是一种优化后的注意力机制，旨在通过只计算输入序列中相关子集之间的关联来大幅降低计算复杂度。在传统的注意力机制中，如Transformer模型所使用的，每个位置需要与序列中所有其他位置进行交互，导致计算开销随序列长度呈平方级增长；而稀疏注意力则引入选择性策略，例如只关注局部窗口或基于哈希的相似度分组，从而将复杂度降至线性或近似线性水平，同时维持模型在关键任务上的准确性。
在AI产品开发的实际落地中，稀疏注意力技术显著提升了大型语言模型的效率和可扩展性，尤其在处理长文本、实时对话系统或多模态分析等场景。产品经理可借此优化推理速度、降低硬件成本，并应用于聊天机器人、文档摘要工具或视频内容理解等产品，推动高性能AI解决方案的商业化部署。
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