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　　在科技领域再次引发热议，DeepSeek研究团队凭借其革命性的NSA（新型稀疏注意力架构）强势出击，紧随马斯克推出Grok3的热潮，瞬间吸引了众多业界目光。这一突破进展在推文发出后的短短几小时内，就收获超30万浏览量，热度几乎赶超OpenAI，令人瞩目！

　　DeepSeek的最新论文深入解析了NSA的设计理念与技术细节，旨在打破长上下文训练与推理过程中的效率障碍。NSA的核心策略结合了动态分层稀疏策略、粗粒度token压缩与细粒度token选择，三者融汇不仅狠狠砍下了预训练成本，更在解码阶段的速度上实现了惊人的11.6倍提升。

　　这篇论文的发表标志着DeepSeek创始人兼CEO梁文锋亲自出马，不仅作为共同作者，更亲自提交了这篇重量级研究，进一步巩固了团队的专业性。在人工智能迅猛发展的当下，长上下文建模能力的意义愈加凸显，尤其在深度推理、代码生成及多轮对话系统等应用中，DeepSeek的R1模型凭借其出色表现，成为处理长篇文档和复杂代码库的高手，同时保持了对话的连贯性和深邃推理能力。

　　传统的注意力机制在处理长序列时常显得捉襟见肘，尤其在解码长上下文时，softmax优先权的计算常常占据了总延迟的70-80%。针对这一燃眉之急，DeepSeek团队提出了NSA架构，通过其动态分层稀疏策略以及Token压缩与选择技术，成功实现高效的长上下文建模。NSA不仅保有全球上下文感知能力，还确保了局部的高精确度。经过现代硬件优化，算力得到了出乎意料的提升，支持端到端训练的同时，更是让预训练的计算量减小了不少。

　　在技术评估环节，DeepSeek团队从通用基准性能、长文本基准性能和思维链推理性能三个维度全面比对了NSA与全注意力基线及当前稀疏注意力模型的表现，结果显示，NSA在每一项测试中均表现优异，预训练损失曲线稳定且超越全注意力模型，甚至在9项评测指标中，有7项达到了最佳水平，尤其是在长上下文任务上，NSA展现出卓越的检索精度与全局理解能力。

　　这项研究还印证了清华大学姚班早期论文中关于Transformer架构在处理复杂数学问题时局限性的观点。DeepSeek通过优化问题理解与答案生成，有效减少了所需Tokens数量，成功给出了正确答案，而基线方法因耗用过多Tokens而宣告失败。这一成果再次验证了NSA在提升效率和准确性上的显著优势， DeepSeek的崛起无疑将引领 AI 技术的未来发展。返回搜狐，查看更多