随着人工智能和计算机视觉技术加速应用于产业，如何提升效率并降低资源消耗成为行业关键挑战；传统基于Softmax的注意力机制虽然精度高——但计算和显存需求大——难以应用于高分辨率和长序列任务。线性注意力计算复杂度较低，但性能一直无法与Softmax媲美，难以兼顾效率和质量。
NaLaFormer的研发展现了基础算法创新的重要价值。在当前全球算力竞争加剧的形势下，这类原创研究不仅反映了我国科研团队的技术突破能力，也将为数字经济发展提供核心动力。随着技术生态的优化，高效计算技术有望成为推动各行业智能化转型的关键支撑。