在个人笔记本上纯CPU跑通了一套非Transformer、可训练的长序列高效空间注意力架构，细节如下↓:
1.硬件：CPU:i7-12700H
16G内存
GPU:RTX 3050（全程仅用CPU，未启用GPU）
能力：原生支持超高维稀疏表示，500+长度序列稳定训练收敛
2.特点：完全自研，不依赖现有大模型框架，实现了轻量化、低硬件依赖的注意力机制
（注释：在这种消费级笔记本CPU+16G内存的配置下，标准Transformer很难支撑500长度序列的稳定训练，尤其是笔记本，还没开始多久就炸了）
3.附注意力热力图（log10归一化后），可以看到典型的稀疏空间分布模式，与传统Transformer注意力结构有明显区别。
后续计划：近期会开源核心实现，采用 GNU通用公共许可证第3版（GPL-3.0），若有兴趣，欢迎关注交流。 #AI 编程#