让 AI 读一份几十万字的材料，真正费算力的不只回答，而是开口前先把全文读一遍。这一步叫预填充（Prefill）。其中，注意力机制要判断每个词该参考哪些词；输入长度翻倍，标准做法比较的词对约增至四倍。CRISP 瞄准的正是这段成本：不再给所有输入套同一种省算模板，而是按当前输入的注意力结构，动态决定哪些位置值得计算。
它最具体的改动，是直接查看注意力是否集中在“开头锚点”和“最近内容”等结构位置，据此选择稀疏计算路径，省去旧方案为路由额外做的一轮矩阵计算与差异度量。论文报告，这种判断与旧方案 JSD 路由在 Llama-3.1-8B、Qwen2.5-7B 上分别有 94.0% 和 88.1% 的一致率。作者还称，CRISP 会避开累计阈值把微弱背景噪声也选进来的问题，并在 512k tokens 时实现最高 5.30 倍注意力加速；这些效果目前以论文自述为准。