分层级联注意力减参
这个思路从EfficientViT延伸出来，核心就是不要在每个stage都用全量注意力。具体做法是先在local patches内做自注意力建模局部关系，然后再把小patch合并成大patch做全局依赖建模。可以用Cascaded Group Attention的结构，配合channel shuffle操作。主要解决ViT计算复杂度过高的问题，特别是高分辨率图像处理时很有用。
稀疏-线性混合注意力
结合线性注意力的kernel近似和稀疏注意力的局部建模优势。用kernel方法把注意力复杂度降到线性，然后在关键位置用sparse pattern保持建模能力。可以试试Linformer + Sparse Attention的组合，或者用快速傅里叶变换来加速。主要解决长序列建模的效率问题，适合视频理解或高分辨率图像任务。
双向相对位置注意力
用相对位置编码代替绝对位置编码，加上双向建模。具体实现可以用RPE + cross-attention的形式，比BRAT那种Bidirectional Relative Positional Attention更通用一些。重点解决位置信息丢失和长距离依赖建模的问题，在动态场景下效果不错。
注意力饱和缓解机制
深层ViT容易出现attention saturation问题。在每个attention layer后面加动态调节模块，用learnable temperature scaling或adaptive dropout来缓解饱和。还可以试gradient flow optimization，让浅层和深层的注意力权重分布更均匀。主要解决深层网络训练不稳定和泛化能力下降的问题。
卷积模拟注意力机制
把高效的卷积操作嵌入到attention计算中。用depthwise convolution做key-value交互，或者用dilated convolution扩大receptive field。既能保持注意力的全局建模能力，又能享受卷积的计算效率。这个思路比较适合需要平衡精度和速度的场景。
多尺度滑动窗口注意力
基于Slide-Transformer的滑动窗口思路做多尺度扩展，用不同大小的滑动窗口捕获不同层级特征。用pyramid attention结构，每个尺度用不同window size，最后做feature fusion。比较适合多尺度目标检测和分割任务，能够很好地处理不同大小的目标。
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