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腾讯混元提出Stem稀疏注意力算法 首字延迟降低3.6倍
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腾讯混元宣布提出Stem稀疏注意力算法，已被机器学习顶会ICML-26收录。根据Stem算法×HPC算子的全栈加速方案，算法层面，Stem通过Token位置衰减（TPD）和输出感知度量（OAM）实现25%预算下的近无损精度；算子层面，HPC开源的Stem+BSA算子将稀疏收益转化为真实硬件加速，128K上下文下首字延迟降低3.7倍。
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腾讯混元提出Stem稀疏注意力算法 首字延迟降低3.6倍，原始来源为财联社，发布时间为2026-06-05T20:27:00。腾讯混元宣布提出Stem稀疏注意力算法，已被机器学习顶会ICML-26收录。根据Stem算法×HPC算子的全栈加速方案，算法层面，Stem通过Token位置衰减（TPD）和输出感知度量（OAM）实现25%预算下的近无损精度；算子层面，HPC开源的Stem+BSA算子将稀疏收益转化为真实硬件加速，128K上下文下首字延迟降低3.7倍。相关主题：AI服务器。来源：主线罗盘，链接：https://www.ai-gupiao.com/news/82852。仅供研究学习参考，不构成投资建议。
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财联社
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