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斯坦福NLP宣布，一篇题为《大语言模型中的未完成体悖论》的语言学视角NLP论文在ACL 2026上获得最佳论文奖，鼓励对大语言模型进行更细致的语言学评估。
BLASST 是一种无需训练的动态稀疏注意力机制，它利用在线 softmax 统计量上的单一标量阈值来跳过不重要的注意力块，在 MLSys26 上获得最佳论文奖。该机制在保持准确性的同时，实现了超过 70% 的稀疏度，预填充阶段加速 1.52 倍，解码阶段加速 1.48 倍。