基于 Kronecker Delta Rule 的 KronLSTM：面向长上下文的线性注意力架构

KronLSTM 是一种基于 Kronecker Delta Rule 的线性注意力架构，通过单方向修正目标关联的记忆修订机制扩展 xLSTM 家族，减少对已存信息的干扰。其记忆动态可描述为收敛到稳态分布的马尔可夫链，记忆矩阵期望范数在整条输入序列上保持有界，无需额外归一化与稳定机制。实验显示其在长上下文基准上常优于 (Gated) DeltaNet 系列，代码与模型已开源。