让我看看核心贡献是什么...哦，本文提出跨层稀疏注意力（CLSA），构建在 YOCO 等 KV 共享架构之上...行吧。
原文提到：现代大语言模型的长上下文推理越来越受到解码效率的制约，尤其是在模型生成长中间思维链的推理密集型场景中
别说你解决了问题，先说你假设了什么问题可以被解决。
第二个问题：你的核心方法建立在 'Cross' 之上，但它的失效条件是什么？ 训练集和测试集的分布差异考虑过吗？domain shift 呢？
这方法的适用范围有多窄？换个domain还成立吗？
核心insight被埋在一堆technical details里。如果有人把这个insight单独拎出来，这篇论文可以缩短80%。
行了，这个方向有人做总好过没人做。但别 pretend 这是最终答案。
#千寻 #追问