近年来，注意力机制在人工智能领域的研究和应用取得了显著进展。2024年的研究热点主要集中在以下几个方面：
空间和通道协同注意力（SCSA）：SCSA机制探索了空间和通道注意力之间的协同效应，以提高模型在视觉任务中的表现。这种方法在分类、检测、分割等任务中显示出优异的性能。
代理注意力（Agent Attention）：由清华大学提出的代理注意力，整合了Softmax和线性注意力，旨在解决视觉Transformer模型中的计算量问题。这种方法在保持全局建模能力的同时，降低了计算复杂度。
ETH轻量化Transformer：苏黎世联邦理工学院的研究者提出了一种新的Transformer优化方法，探索了使用浅层MLP作为注意力层的替代方案。这一方法有助于提升模型的效率和性能。
傅里叶变换与注意力机制的融合：虽然具体研究信息未能获取，但已有研究将傅里叶变换与注意力机制结合，用于改进长期时间序列预测等方面。
交叉注意力融合：2024年的研究中，交叉注意力融合技术得到了广泛关注，特别是在红外和可见图像融合等领域的应用。
魔改注意力：彩云科技团队在ICML 2024上发表的研究中，通过改进Transformer核心机制，提出了一种新的动态组合多头注意力（DCMHA）方法。这种方法显著提升了小模型的表达能力，使其性能可与更大模型相媲美。
主流注意力机制的探索：包括缩放点积注意力、多头注意力、交叉注意力、空间注意力、通道注意力等在内的11种主流注意力机制都有许多创新研究，这些研究为实验提供了丰富的资源和思路。
2024年的注意力机制研究呈现出多样化和深入的趋势，不仅在理论探索上取得了进展，而且在实际应用中显示出巨大的潜力。