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线性注意力和 SSM 这两年被频繁拿出来讨论，原因很简单：softmax attention 的二次复杂度在长上下文场景下已经越来越难以接受。但与此同时，一个同样反复出现的现象也越来越明显——只要上下文一拉长、输入尺度一放大，很多线性注意力模型就开始数值不稳定，性能迅速退化。
通常的解释路径是熟悉的：线性注意力缺少 softmax 的归一化、对输入能量敏感、需要额外的 gate 或 decay 机制来稳住训练。但 EFLA 这篇论文提出了一个更底层、也更“数学正确”的解释：问题不在注意力本身，而在于之前一直在用一个过于粗糙的数值方法去实现它。
项目地址：https://wisemodel.cn/codes/kkkkkleeiii/EFLA
01.
线性注意力其实在“解一个连续系统”
如果把 DeltaNet 这一类线性注意力的状态更新写下来，会发现它本质上是在维护一个 key→value 的关联矩阵，并在每个时间步对这个矩阵做一次小幅修正。这个过程通常被解释为 online regression 或 fast weights：
但 EFLA 指出，更自然的理解其实是：
这是一个连续时间动力系统，被强行离散化成了逐 token 的更新。
在连续时间里，这个系统的行为非常清晰：一方面，旧的记忆沿着当前 key 的方向指数衰减；另一方面，新的 value 沿着同一个方向被注入进状态中。换句话说，这是一个带衰减项和输入项的一阶线性 ODE。
而在代码里看到的 DeltaNet 更新，其实只是对这个连续系统做了一步最简单的数值积分。
02.
真正的问题：之前一直在用Euler
从数值分析的角度看，DeltaNet 使用的更新方式等价于显式 Euler 方法。Euler 的优点是简单、快，但它也是最低阶的一种数值积分方法。它的误差在单步看起来很小，但会随着步数线性累积。
把这个事实代回线性注意力，就会发现很多“经验现象”突然说得通了：
为什么序列一长就容易不稳？为什么 key 的范数一大，状态就会爆？为什么在高能输入或者 OOD scale 下模型直接崩掉？
不是模型设计出了问题，而是你在用一个一阶方法，去长期积分一个本来就带指数行为的系统。
03.
那为什么不直接“把系统解对”
听起来很自然的一个想法是：既然这是一个连续系统，那能不能直接用更高阶的方法，甚至直接算解析解？
答案通常是否定的。原因也很现实：连续系统的精确解会涉及矩阵指数，而对一般矩阵来说，解 的计算代价是
，在注意力里根本不可接受。但 EFLA 的关键发现是：线性注意力里的这个系统，有一个被长期忽略的特殊结构。
04.
关键在于：这个矩阵几乎永远是rank-1
在 DeltaNet 和类似方法中，决定衰减方向的矩阵，实际上是由当前 key 的外积构成的。也就是说，它只有一个非零方向，本质上是 rank-1。
这个结构带来了一个非常“白捡”的结果：矩阵指数可以被化简成一个闭式表达，而且计算量仍然是线性的。
换句话说，原本看起来不可能的“精确解”，在这里突然变成了可计算的。
05.
EFLA做的事情，其实非常克制
最终得到的 EFLA 更新形式，和 DeltaNet 几乎一模一样:
原来直接使用的地方，被替换成了一个由 key 能量自动调节的系数。
这个系数的行为非常直观：当 key 的能量很大时，更新会自然饱和，避免状态被一次输入冲垮；当 key 很弱时，它又会退化回原来的 delta rule 行为。重要的是，这不是人为设计的 gate，而是连续系统的精确解本来就应该长成这样。
06.
稳定性不是“调出来的”，而是算出来的
这也解释了一个论文中看似反直觉、但非常一致的实验现象：EFLA 在训练早期通常更稳、更抗噪，但在后期可能需要更大的全局学习率。原因并不复杂。精确解带来的指数衰减，本身就会压缩高能更新的幅度。如果学习率还沿用 DeltaNet 的设置，模型反而会“更新不够”。这不是缺点，而是精确解的自然代价。
07.
工程上，它并不更难用
一个很容易被误解的点是：EFLA 会不会牺牲并行性，或者只能串行计算？
答案是否定的。因为它的更新结构与 DeltaNet 完全同构，所有已有的 chunk-wise 并行技巧、硬件友好的实现路径都可以直接复用。从工程视角看，它更像是把一个近似更新，替换成了一个物理上正确的更新核。
EFLA 并没有试图“发明一种更聪明的注意力”。它只是指出了一件被长期忽略的事实：线性注意力本来就是一个连续时间系统，而之前一直在用最低阶的方法去解它。在 rank-1 这个极其常见的结构下，精确解并不昂贵。而一旦把系统解对了，很多稳定性问题会自然消失。
编辑：成蕴年
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