Sep 2, 2026 · Declarative Attention
Language Models Can Control Their Own Attention
Declarative Attention (DA) 协议让模型在思维链中声明注意力范围，推理引擎据此跳过大部分 KV cache 读取。在 15 个长上下文任务上，Gemma-4-31B 和 Qwen-3.6-27B 的注意力 token 数分别减少 52.0% 和 31.1%，准确率下降 1.27pp 和 2.75pp。
EVENT STORY
Development
- First ReportLanguage Models Can Control Their Own AttentionHugging Face Daily Papers
- Industry ResponseLanguage Models Can Control Their Own AttentionarXiv cs.CL
- Current AssessmentDA 表明模型自身可以声明注意力需求，可能改变长上下文推理的成本结构，对依赖 KV cache 的推理优化有潜在影响。Agent Pulse · analysis
论文提出 Declarative Attention (DA) 协议，让语言模型在思维链中声明需要关注的上下文区域，推理引擎像解析工具调用一样解析这些声明，从而跳过大部分 KV cache 读取。在零样本评估中，DA 在 15 个长上下文任务上显著减少了 Gemma-4-31B 和 Qwen-3.6-27B 的解码注意力 token 数（分别减少 52.0% 和 31.1%），准确率仅有小幅下降（1.27pp 和 2.75pp）。
DA 将生成划分为三种模式：全局、聚焦和局部，模型在思维链中声明模式，推理引擎据此跳过 KV cache 读取。这避免了外部代理评分带来的 O(N) 开销，实现了内在的注意力选择。
DA 表明模型自身可以声明注意力需求，可能改变长上下文推理的成本结构，对依赖 KV cache 的推理优化有潜在影响。
DA 可能降低长上下文推理的延迟和成本，对提供长上下文 API 的服务商有商业价值，但需验证实际部署效果。
后续可验证信号包括：DA 在更大模型和更长上下文上的效果，以及是否被主流推理框架采纳。