StripedHyena 是近年来提出的一种新型神经网络架构，旨在替代或补充传统的 Transformer 模型。其核心目标是解决 Transformer 在处理长序列数据时的计算效率瓶颈（如自注意力机制的高复杂度），同时保持或提升模型在语言建模、长上下文理解等任务上的性能。

发明背景

(1) Transformer 的局限性

Transformer 模型因其 自注意力机制（Self-Attention） 在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域取得了革命性突破。然而，自注意力机制的计算复杂度为 O(n²)（n 是序列长度），导致以下问题：

• 长序列处理困难：随着序列长度增加（如长文档、基因组数据、视频），计算和内存开销急剧上升。

• 推理效率低：实时应用（如对话系统）中延迟较高，难以部署到资源受限的设备。

(2) 替代架构的探索

为了解决这些问题，研究者开始探索替代架构，例如：

• 状态空间模型（SSM）：如 S4、Hyena，利用线性复杂度机制建模长程依赖。

• 卷积网络（CNN）：通过局部或