针对上下文学习视频编辑中的计算瓶颈，研究团队提出首个近无损稀疏框架ISA。该框架基于上下文令牌显著性低、查询锐度与近似误差相关两项发现，采用预选择策略修剪冗余上下文，并通过动态查询分组机制，将高误差查询路由至完整注意力、低误差查询路由至高效的零阶泰勒稀疏注意力。结合新建的170万高质量视频数据集，团队构建了LIVEditor模型。实验表明，该模型在注意力模块延迟降低约60%的同时，在多个评测基准上超越现有先进方法，实现了近无损加速并保持了视觉保真度。