深度分析 突破長序列瓶頸：CARVE 以鍵軸門控與線性注意力提升效能 隨著長序列模型在實務應用中受限於記憶與計算成本，研究提出 CARVE 架構，僅在鍵軸上設計門控並以標量寫入門取代矩陣寫入，實驗顯示在 WikiText 與多項推理基準上皆優於既有線性注意力模型，同時降低參數與記憶體占用。此設計預計將推動 AI 代理人與多模態應用的長上下文效能，降低部署門檻。
