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ok esto es grande SI es real.hoy se lanzó SubQ y vale la pena entender qué están claimeando.los transformers tienen un problema estructural: attention escala O(n²). cada token se compara con cada otro token, entonces duplicar el contexto cuadruplica el cómputo. por eso los context windows largos son carísimos.pero la mayoría de esos pesos de atención son ~0. solo muy pocos importan realmente para cada token.SubQ dice haber resuelto esto con sparse attention sub-cuadrática, en vez de calcular tod
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