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KronLSTM：改进长上下文线性注意力架构
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AI 综述
2026年10月20日，arXiv cs.AI / cs.LG 刊出论文，作者提出 KronLSTM——一种基于 Kronecker Delta Rule 的线性注意力架构，属于对 xLSTM 家族的扩展。报道称，其记忆修正只在矩阵空间的单一方向上改动目标关联，对已存信息的干扰小于 delta-rule 更新；其记忆动态可描述为收敛到稳态分布的马尔可夫链，记忆矩阵的期望范数在整条输入序列上保持有界，因此不需要额外的归一化与稳定机制。目前该工作处于论文发布阶段，报道未披露实验结果、与其他架构的对比数据或代码发布情况。
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最新进展10月20日 01:56
论文提出 KronLSTM，以 Kronecker Delta Rule 改进长上下文线性注意力。报道时间线
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10月20日
- arXiv cs.AI / cs.LG 最新KronLSTM 用 Kronecker Delta Rule 改进长上下文线性注意力
作者提出 KronLSTM，一种基于 Kronecker Delta Rule 的线性注意力架构，扩展了 xLSTM 家族。它的记忆修正只在矩阵空间的单一方向上改动目标关联，对已存信息的干扰小于 delta-rule 更新，记忆动态可描述为收敛到稳态分布的马尔可夫链，记忆矩阵的期望范数在整条输入序列上保持有界，因此不需要额外的归一化与稳定机制。
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