众所周知，Transformer 及其核心的全注意力机制（Full Attention）虽长期占据大模型架构的核心地位，但平方级计算复杂度、高额显存占用的瓶颈，早已成为实现超长上下文处理与模型规模化应用的 “拦路虎”。敢于挑战这一固有权威，需要的不仅是实现 AGI 长远目标勇于创新的魄力，更需要有独到的技术视野以及突破技术壁垒的硬实力。从 DeepSeek 的稀疏注意力（DSA）、MiniMax 的线性注意力、到月之暗面的线性注意力（KDA），大家纷纷投入注意力架构的革新竞技场。 今天，面壁智能也在这场…