RWKV(发音为 RwaKuv)是一种具有出色 LLM 性能的 RNN,也可以像 GPT transformer 一样直接训练(可并行化)。我们目前处于 RWKV-7 “Goose”。因此它结合了 RNN 和 transformer 的优势——出色性能、线性时间、恒定空间(无需 kv-cache)、快速训练、无限 ctx_len,以及免费的句子嵌入。
linear-attention 开源项目推荐(139 个)
linear-attention 话题在 GitHub 上没有填写简介,这里按 Star 数汇总最相关的热门仓库。
热门项目 前 20
按 Star 数排序展示前 20 个 · GitHub 共 139 个仓库2.78万亿参数Kimi K3在8.24 GB RAM中的单个中央处理器上运行推理。便携式C99:无BLAS、无框架、无图形处理器。
SLA:通过精细可调稀疏线性注意力超越扩散变换器中的稀疏性
Speed Always Wins: A Survey on Efficient Architectures for Large Language Models
🌅 A comprehensive, cutting-edge open-source framework for next-generation Transformers/LLM, with compute-matched benchmarking and a platform for autonomous architecture research.
[NeurIPS 2024] Official code of ”LION: Linear Group RNN for 3D Object Detection in Point Clouds“
CARE Transformer: Mobile-Friendly Linear Visual Transformer via Decoupled Dual Interaction
[ICLR 2026🔥] MHLA: Restoring Expressivity of Linear Attention via Token-Level Multi-Head
GTR: Gated Token Recurrence for Efficient Dense Prediction
Explorations into the recently proposed Taylor Series Linear Attention
Implementation of Agent Attention in Pytorch
遥感图像的语义分割
[NeurIPS 2025 Oral] Official Code for Exploring Diffusion Transformer Designs via Grafting
Flash-linear-attention compatible KronLSTM model and kernels by NXAI.
遥感图像的语义分割
Piecewise-Taylor Attention
CUDA implementation of autoregressive linear attention, with all the latest research findings
Independent from-scratch implementation of the Kimi K3 architecture (arXiv:2607.24653v1): KDA, NoPE, latent-space MoE, and the systems co-designs. Table 1 reproduced to 0.09%.
Linear Attention Architectures: Mechanisms, Trade-offs, and Cross-Layer Routing (Technical Report)
Implementation of BDH-CQ: In-Context Learning with Recurrent Latent Reasoning, proposed by Pathway Research
关于这个话题
- 清单取自 GitHub 话题页并按 Star 数排序,每次展示前 20 个项目;原始页面见 https://github.com/topics/linear-attention。
- 该话题在 GitHub 上共有 139 个仓库, 本站收录的是其中最热门的 20 个,不是全量列表。
- Star / Fork 每日自动刷新一次,实时数据以 GitHub 为准。
- 当前 20 个项目累计 2.8 万 Star,覆盖 3 种主要语言,数据更新于 2026-11-06。
- 中文介绍来自 GitHub 官方话题说明(github/explore)的机器翻译,可点「查看原文」对照;译文缺失时会先展示原文。