這項由DeepSeek-AI公司、北京大學(xué)以及華盛頓大學(xué)聯(lián)合開展的研究于2025年2月發(fā)表在arXiv預(yù)印本平臺上。研究團(tuán)隊包括來自DeepSeek-AI的高華卓、戴大邁等研究人員，以及北京大學(xué)多媒體信息處理重點實驗室的袁景陽、張明等學(xué)者。有興趣深入了解的讀者可以通過論文編號arXiv:2502.11089v2訪問完整論文。

現(xiàn)代AI就像一個超級聰明的學(xué)生，需要同時處理成千上萬的信息。當(dāng)我們讓AI閱讀一本長篇小說或分析一份復(fù)雜報告時，它需要記住每一個細(xì)節(jié)，并理解這些細(xì)節(jié)之間的關(guān)系。然而，就像人類大腦一樣，AI也有處理能力的限制。傳統(tǒng)的AI模型在處理長文本時，就像試圖同時記住圖書館里每本書的每個字一樣困難。

研究團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了一個有趣的現(xiàn)象：當(dāng)AI在閱讀和理解文本時，它實際上并不需要對每個詞都投入同等的注意力。就像我們在閱讀時會重點關(guān)注關(guān)鍵詞句，快速瀏覽不太重要的部分一樣，AI也可以采用類似的策略。這個發(fā)現(xiàn)催生了一種全新的技術(shù)——Native Sparse Attention，簡稱NSA。

NSA的核心思想就像一個高效的圖書管理員。傳統(tǒng)的AI模型就像一個新手管理員，每次查找信息時都要翻遍整個圖書館的每本書。而NSA就像一個經(jīng)驗豐富的管理員，它知道如何快速定位最重要的書籍和章節(jié)，只在必要時才查看完整內(nèi)容。這種智能化的處理方式讓AI在保持理解能力的同時，大幅提升了處理速度。

一、稀疏注意力的前世今生

傳統(tǒng)的AI注意力機(jī)制就像一個極度認(rèn)真的學(xué)生，面對任何文本都要逐字逐句地仔細(xì)分析。當(dāng)處理一段包含64000個詞的長文本時，這個學(xué)生需要進(jìn)行超過40億次的比較計算。這就好比你要記住一本厚厚字典里每個詞與其他所有詞的關(guān)系一樣，計算量極其龐大。

研究團(tuán)隊意識到，這種"事無巨細(xì)"的處理方式雖然準(zhǔn)確，但效率極低。他們觀察到，在實際的語言理解過程中，某些詞匯和短語確實比其他部分更重要。就像閱讀新聞時，標(biāo)題、關(guān)鍵數(shù)據(jù)和結(jié)論性語句比連接詞和過渡句更值得重點關(guān)注。

現(xiàn)有的稀疏注意力方法試圖解決這個問題，但它們就像半吊子的解決方案。有些方法只在AI"閱讀"階段節(jié)省計算，但在"學(xué)習(xí)"階段仍然需要大量計算。另一些方法則像用老式工具修理現(xiàn)代機(jī)器，無法充分發(fā)揮現(xiàn)代硬件的優(yōu)勢。

更關(guān)鍵的是，大多數(shù)現(xiàn)有方法都是"后裝"的解決方案。就像在一輛已經(jīng)設(shè)計好的汽車上后裝省油裝置一樣，效果往往不夠理想。這些方法通常在AI模型訓(xùn)練完成后才應(yīng)用稀疏注意力，導(dǎo)致AI無法從一開始就學(xué)會高效的處理模式。

NSA的創(chuàng)新在于它是"原生"的稀疏注意力機(jī)制。這就像從汽車設(shè)計階段就考慮燃油效率，而不是事后添加省油設(shè)備。AI從訓(xùn)練初期就學(xué)會了如何智能地分配注意力，既保持了理解能力，又大幅提升了處理效率。

二、NSA的三重智慧策略

NSA采用了一種類似優(yōu)秀新聞編輯的工作方式。當(dāng)一個經(jīng)驗豐富的編輯需要快速了解一篇長文章的內(nèi)容時，他們通常會采用三種策略：首先瀏覽全文獲得整體印象，然后重點閱讀最重要的段落，最后仔細(xì)檢查最近的相關(guān)內(nèi)容。

NSA的第一個策略叫做"令牌壓縮"，就像制作文章摘要一樣。系統(tǒng)將連續(xù)的文本塊壓縮成精簡的代表性信息。比如，將一個包含32個詞的段落壓縮成一個概括性的代表點，這個代表點包含了整個段落的核心語義信息。這種壓縮不是簡單的刪除，而是智能的提煉，就像將一整頁的文字濃縮成幾句話的要點。

第二個策略是"精選令牌保留"，這就像重點標(biāo)記文章中的關(guān)鍵信息。系統(tǒng)不會隨機(jī)選擇要保留的文本片段，而是基于內(nèi)容的重要性進(jìn)行智能選擇。它會識別出對理解整篇文本最關(guān)鍵的詞匯和短語，然后保留這些"黃金信息"的完整細(xì)節(jié)。這個過程就像一個熟練的研究員能夠快速識別出論文中最重要的數(shù)據(jù)和結(jié)論一樣。

第三個策略是"滑動窗口機(jī)制"，專門處理最近的上下文信息。就像我們在對話中總是最清楚地記得剛剛說過的話一樣，這個機(jī)制確保AI對最近出現(xiàn)的信息保持高度關(guān)注。這對于理解對話流程和維護(hù)上下文連貫性至關(guān)重要。

這三種策略并不是獨立工作的，而是協(xié)同合作。壓縮策略提供全局視野，精選策略保留關(guān)鍵細(xì)節(jié)，滑動窗口確保局部連貫性。整個系統(tǒng)就像一個配合默契的新聞編輯團(tuán)隊，每個成員都有自己的專長，但共同為理解文本服務(wù)。

特別值得一提的是，NSA還采用了"門控輸出"機(jī)制。這就像一個總編輯，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)三個策略的輸出結(jié)果。它會根據(jù)當(dāng)前處理的內(nèi)容類型，動態(tài)調(diào)整三種策略的重要性權(quán)重。在處理技術(shù)性文檔時可能更依賴精選策略，而在處理對話內(nèi)容時可能更看重滑動窗口的輸出。

三、硬件友好的設(shè)計哲學(xué)

NSA的另一個突破性創(chuàng)新在于其硬件優(yōu)化設(shè)計。這就像專門為某種特定賽道設(shè)計的賽車，不僅性能卓越，而且完美契合比賽環(huán)境。傳統(tǒng)的稀疏注意力方法往往像通用汽車，雖然功能全面，但在專門的賽道上難以發(fā)揮最佳性能。

現(xiàn)代AI計算硬件，特別是GPU（圖形處理器），就像一個超級并行的工廠車間。這些芯片最擅長處理大批量、規(guī)律性的任務(wù)，就像流水線最適合批量生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品一樣。但是傳統(tǒng)的稀疏注意力方法經(jīng)常需要處理零散、不規(guī)律的數(shù)據(jù)訪問，這就像讓流水線工人不斷在不同工作站之間跳來跳去，大大降低了效率。

NSA解決這個問題的方法很巧妙。它將數(shù)據(jù)組織成規(guī)整的"塊"，就像將散亂的零件整理成標(biāo)準(zhǔn)化的工具包。當(dāng)GPU需要處理數(shù)據(jù)時，它可以一次性加載整個數(shù)據(jù)塊，而不是零散地尋找個別數(shù)據(jù)點。這種設(shè)計讓GPU的內(nèi)存訪問變得高度規(guī)律化，就像讓工人能夠按照預(yù)定的路線高效地在工作站之間移動。

系統(tǒng)還采用了分組查詢注意力(GQA)架構(gòu)。這就像在餐廳里讓多個服務(wù)員共享同一套餐具，而不是每個服務(wù)員都配備獨立的全套工具。通過讓多個查詢頭共享鍵值緩存，系統(tǒng)大幅減少了內(nèi)存訪問量，提升了處理速度。

更重要的是，NSA的內(nèi)核設(shè)計充分利用了現(xiàn)代GPU的Tensor Core技術(shù)。這些專門的計算單元就像工廠里的自動化機(jī)器人，專門處理矩陣運算。通過將稀疏注意力的計算模式與這些硬件特性完美對齊，NSA實現(xiàn)了近乎理論極限的計算效率。

研究團(tuán)隊還特別關(guān)注了"算術(shù)強(qiáng)度"這個關(guān)鍵指標(biāo)。算術(shù)強(qiáng)度就像衡量工廠生產(chǎn)效率的指標(biāo)——每次材料運輸能完成多少實際生產(chǎn)工作。傳統(tǒng)方法往往算術(shù)強(qiáng)度不足，導(dǎo)致大量時間浪費在數(shù)據(jù)傳輸上。NSA通過精心的算法設(shè)計，確保每次數(shù)據(jù)訪問都能支撐大量的實際計算，從而達(dá)到最佳的硬件利用率。

四、端到端可訓(xùn)練的革新意義

NSA最重要的突破也許在于它的"原生可訓(xùn)練"特性。這個概念就像培養(yǎng)一個從小就學(xué)會高效閱讀技巧的學(xué)生，而不是先教他逐字閱讀，然后再訓(xùn)練他跳讀技巧。

傳統(tǒng)的稀疏注意力方法面臨一個根本性矛盾：AI模型是在"密集注意力"環(huán)境下訓(xùn)練出來的，就像一個習(xí)慣了詳細(xì)閱讀每個字的學(xué)生，突然被要求采用快速瀏覽的方式。這種訓(xùn)練和應(yīng)用環(huán)境的不匹配，就像讓一個習(xí)慣了慢跑的運動員突然參加短跑比賽，往往無法發(fā)揮最佳性能。

NSA通過端到端的可訓(xùn)練設(shè)計徹底解決了這個問題。從訓(xùn)練開始，AI模型就在稀疏注意力環(huán)境下學(xué)習(xí)，就像從小就在雙語環(huán)境中長大的孩子，能夠自然流暢地在兩種語言之間切換。這種"原生"的稀疏注意力能力讓AI從根本上學(xué)會了高效的信息處理模式。

這種設(shè)計還帶來了意想不到的好處。實驗結(jié)果顯示，用NSA訓(xùn)練的AI模型在多個基準(zhǔn)測試中的表現(xiàn)竟然超過了傳統(tǒng)的全注意力模型。這個現(xiàn)象就像發(fā)現(xiàn)高效閱讀技巧不僅提高了閱讀速度，還提升了理解能力一樣令人驚喜。

研究團(tuán)隊認(rèn)為，這種性能提升源于稀疏注意力的"去噪"效應(yīng)。當(dāng)AI被迫專注于最重要的信息時，它反而能夠更好地把握文本的核心含義，避免被無關(guān)信息干擾。這就像在嘈雜環(huán)境中學(xué)會集中注意力的人，往往在安靜環(huán)境中也能表現(xiàn)得更加專注。

更重要的是，NSA支持完整的訓(xùn)練流程優(yōu)化。在傳統(tǒng)方法中，只有推理階段能夠享受稀疏注意力的加速效果，而訓(xùn)練階段仍然需要承擔(dān)巨大的計算開銷。NSA則在訓(xùn)練的前向傳播、反向傳播和推理的所有階段都實現(xiàn)了顯著加速，真正做到了全流程優(yōu)化。

五、令人矚目的實驗成果

研究團(tuán)隊在一個包含270億參數(shù)的大型AI模型上驗證了NSA的效果。這個模型的規(guī)模就像一個擁有數(shù)百萬冊藏書的大型圖書館，處理起來極具挑戰(zhàn)性。實驗使用了2700億個文本令牌進(jìn)行訓(xùn)練，這個數(shù)量相當(dāng)于數(shù)千萬本書的內(nèi)容。

在通用能力測試中，NSA模型在九個不同的評估任務(wù)中有七個超過了傳統(tǒng)全注意力模型。這些測試涵蓋了知識理解、數(shù)學(xué)推理、代碼編程等多個方面，就像一個全科考試，NSA在大多數(shù)科目中都取得了更好的成績。特別值得注意的是，在需要復(fù)雜推理的任務(wù)中，NSA的優(yōu)勢更加明顯。

在長文本處理能力測試中，NSA展現(xiàn)了真正的實力。在著名的"大海撈針"測試中，NSA需要在64000個詞的長文本中準(zhǔn)確找到隱藏的關(guān)鍵信息。結(jié)果顯示，無論信息藏在文本的哪個位置，NSA都能實現(xiàn)100%的準(zhǔn)確率。這就像一個優(yōu)秀的偵探，無論線索多么微小、隱藏多么深入，都能準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)。

在LongBench長文本理解基準(zhǔn)測試中，NSA獲得了0.469的綜合分?jǐn)?shù)，不僅超過了傳統(tǒng)全注意力模型的0.437，也顯著領(lǐng)先于其他稀疏注意力方法。在需要復(fù)雜多步推理的任務(wù)中，NSA的優(yōu)勢更加突出，在某些子任務(wù)中的提升幅度超過了8%。

數(shù)學(xué)推理能力測試更是令人印象深刻。在美國數(shù)學(xué)邀請賽(AIME)這樣的高難度數(shù)學(xué)競賽中，使用NSA的模型顯著超越了傳統(tǒng)方法。當(dāng)允許模型生成8192個詞的推理過程時，NSA模型的正確率達(dá)到了12.1%，而傳統(tǒng)方法只有4.6%。當(dāng)推理長度擴(kuò)展到16384個詞時，這個優(yōu)勢進(jìn)一步擴(kuò)大到14.6%對9.2%。

效率提升方面的數(shù)據(jù)更加令人震撼。在處理64000詞長度的文本時，NSA在解碼階段實現(xiàn)了11.6倍的加速，前向傳播加速9.0倍，反向傳播加速6.0倍。這意味著原本需要數(shù)小時完成的任務(wù)，現(xiàn)在可能只需要幾十分鐘。

六、技術(shù)實現(xiàn)的精妙細(xì)節(jié)

NSA的技術(shù)實現(xiàn)充滿了精妙的設(shè)計細(xì)節(jié)。在令牌壓縮方面，系統(tǒng)采用了長度為32的壓縮塊，步長為16的滑動策略。這種重疊式的壓縮確保了信息的連續(xù)性，就像制作連續(xù)鏡頭的電影，每一幀都與前后幀有適當(dāng)?shù)闹丿B，保證了畫面的流暢性。

在精選令牌保留機(jī)制中，系統(tǒng)會保留16個最重要的塊，每個塊包含64個令牌。這個選擇經(jīng)過了大量實驗驗證，既保證了關(guān)鍵信息的完整保留，又實現(xiàn)了顯著的計算節(jié)省。選擇過程基于壓縮階段產(chǎn)生的注意力分?jǐn)?shù)，這就像先看摘要了解文章結(jié)構(gòu)，再決定重點閱讀哪些段落。

滑動窗口機(jī)制保持512個最近令牌的完整注意力。這個窗口大小的選擇平衡了局部連貫性需求和計算效率要求。窗口內(nèi)的信息享受傳統(tǒng)的全注意力處理，確保短期記憶的準(zhǔn)確性。

門控機(jī)制使用多層感知器(MLP)和sigmoid激活函數(shù)來動態(tài)調(diào)整三個分支的權(quán)重。這個設(shè)計讓系統(tǒng)能夠根據(jù)不同的輸入內(nèi)容自適應(yīng)地調(diào)整處理策略。在處理技術(shù)文檔時可能更依賴精選分支，而在處理對話時可能更看重滑動窗口分支。

硬件優(yōu)化方面，研究團(tuán)隊開發(fā)了專門的Triton內(nèi)核實現(xiàn)。Triton是一個專門用于GPU編程的高級語言，能夠生成高效的CUDA代碼。通過精心設(shè)計的內(nèi)存訪問模式和計算調(diào)度，這些內(nèi)核實現(xiàn)了接近理論峰值的性能。

內(nèi)核設(shè)計的一個關(guān)鍵創(chuàng)新是"組中心數(shù)據(jù)加載"策略。對于每個查詢位置，系統(tǒng)會加載同一GQA組內(nèi)所有查詢頭的數(shù)據(jù)，以及它們共享的稀疏鍵值塊。這種設(shè)計最大化了數(shù)據(jù)重用，減少了重復(fù)的內(nèi)存訪問。

七、與現(xiàn)有方法的深度比較

NSA與現(xiàn)有稀疏注意力方法的對比就像比較不同類型的交通工具。H2O方法就像一輛只能在高速公路上快速行駛的汽車，在城市道路中反而不如普通車輛。它主要在解碼階段發(fā)揮作用，但在預(yù)處理階段需要大量計算。

InfLLM方法則像一個配置了多種導(dǎo)航系統(tǒng)的車輛，試圖通過組合不同的策略來提升性能。它結(jié)合了注意力匯聚、局部上下文和可檢索塊，但各個組件之間的協(xié)調(diào)性有限，整體效果受到制約。

Quest方法采用了塊級選擇策略，就像一個會跳讀的讀者，但它的選擇標(biāo)準(zhǔn)相對簡單，主要基于查詢向量與鍵塊的最值乘積。這種方法雖然有一定效果，但缺乏NSA那樣精細(xì)的語義理解能力。

最具挑戰(zhàn)性的對比對象是Exact-Top方法，它首先計算完整的注意力矩陣，然后選擇最高分的注意力連接。這種方法在理論上應(yīng)該是最準(zhǔn)確的，但計算開銷巨大，就像為了選擇最好的蘋果而把整個果園的蘋果都摘下來品嘗一遍。

實驗對比結(jié)果顯示，在相同的計算預(yù)算下（每個查詢激活2560個令牌），NSA在LongBench測試中獲得了46.9%的平均分?jǐn)?shù)，顯著超過了Exact-Top的42.3%和Quest的39.2%。這個結(jié)果特別有說服力，因為它說明NSA不僅在效率上有優(yōu)勢，在準(zhǔn)確性上也實現(xiàn)了超越。

在需要復(fù)雜推理的任務(wù)中，NSA的優(yōu)勢更加明顯。在多跳問答任務(wù)中，NSA比傳統(tǒng)全注意力方法提升了8.7%，在代碼理解任務(wù)中提升了6.9%。這些提升不僅來自于計算效率的優(yōu)化，更重要的是來自于稀疏注意力模式的"去噪"效應(yīng)。

八、實際應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)

NSA技術(shù)的應(yīng)用前景極其廣闊，就像一把萬能鑰匙能夠開啟多個領(lǐng)域的大門。在文檔分析領(lǐng)域，企業(yè)可以使用NSA來快速處理合同、報告和技術(shù)文檔。原本需要專業(yè)團(tuán)隊花費數(shù)天時間分析的復(fù)雜文檔，現(xiàn)在可能在幾小時內(nèi)完成初步分析。

在代碼開發(fā)領(lǐng)域，NSA能夠理解整個代碼庫的結(jié)構(gòu)和邏輯，為程序員提供更智能的代碼補(bǔ)全和錯誤檢測服務(wù)。當(dāng)處理包含數(shù)萬行代碼的大型項目時，NSA可以快速定位相關(guān)函數(shù)和變量，就像一個經(jīng)驗豐富的代碼審查專家。

多輪對話系統(tǒng)是另一個重要應(yīng)用場景。傳統(tǒng)的對話AI往往在長時間對話中逐漸"失憶"，但NSA能夠高效地維護(hù)長期對話歷史，讓AI助手變得更加智能和可靠。這對于客服系統(tǒng)、教育輔助和心理咨詢等領(lǐng)域都有重要意義。

在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，NSA可以幫助研究人員快速分析大量文獻(xiàn)，識別研究趨勢和知識空白。它能夠理解論文的核心觀點，發(fā)現(xiàn)不同研究之間的聯(lián)系，為文獻(xiàn)綜述和研究規(guī)劃提供有力支持。

然而，NSA技術(shù)也面臨一些挑戰(zhàn)。首先是硬件部署的門檻。雖然NSA針對現(xiàn)代GPU進(jìn)行了優(yōu)化，但要充分發(fā)揮其性能仍然需要高端的計算硬件。對于資源有限的中小企業(yè)和個人開發(fā)者來說，這可能是一個障礙。

模型訓(xùn)練的復(fù)雜性也是一個挑戰(zhàn)。NSA需要從頭開始訓(xùn)練，無法直接應(yīng)用于現(xiàn)有的預(yù)訓(xùn)練模型。這意味著組織需要投入大量資源來訓(xùn)練專門的NSA模型，或者等待商業(yè)化的預(yù)訓(xùn)練模型發(fā)布。

稀疏性模式的可解釋性是另一個需要關(guān)注的問題。雖然NSA在性能上表現(xiàn)優(yōu)異，但理解它為什么選擇關(guān)注某些信息而忽略其他信息仍然是一個挑戰(zhàn)。這種"黑箱"特性在需要高可解釋性的應(yīng)用場景中可能會受到限制。

不同領(lǐng)域的適應(yīng)性也需要進(jìn)一步驗證。目前的實驗主要集中在通用文本理解任務(wù)上，但在醫(yī)學(xué)、法律、金融等專業(yè)領(lǐng)域，NSA的表現(xiàn)如何還需要更多研究。這些領(lǐng)域往往有特殊的術(shù)語和推理模式，可能需要專門的優(yōu)化。

九、未來發(fā)展方向與展望

NSA技術(shù)的成功為稀疏注意力研究開辟了新的方向。未來的發(fā)展可能會朝著更加智能和自適應(yīng)的方向演進(jìn)。研究人員正在探索如何讓稀疏模式根據(jù)不同類型的內(nèi)容動態(tài)調(diào)整，就像一個智能的閱讀系統(tǒng)能夠自動識別文本類型并采用相應(yīng)的處理策略。

跨模態(tài)應(yīng)用是另一個令人興奮的方向。NSA目前主要應(yīng)用于文本處理，但其核心思想同樣適用于圖像、音頻和視頻理解。一個能夠同時處理文本、圖像和音頻的統(tǒng)一稀疏注意力模型將為多媒體AI應(yīng)用帶來巨大突破。

邊緣計算優(yōu)化也是重要的研究方向。雖然NSA在高端GPU上表現(xiàn)優(yōu)異，但如何在手機(jī)、嵌入式設(shè)備等資源受限的環(huán)境中部署稀疏注意力模型仍然是一個挑戰(zhàn)。研究人員正在探索更加輕量化的稀疏模式和專門的硬件加速器設(shè)計。

聯(lián)邦學(xué)習(xí)場景下的稀疏注意力也值得關(guān)注。在保護(hù)隱私的前提下，如何在多個參與方之間協(xié)作訓(xùn)練稀疏注意力模型，既能享受稀疏化帶來的效率提升，又能保證模型的準(zhǔn)確性和安全性。

從商業(yè)化角度來看，NSA技術(shù)可能會催生新的云服務(wù)模式。專門優(yōu)化的稀疏注意力推理服務(wù)可以為企業(yè)提供更加經(jīng)濟(jì)高效的AI能力，特別是在處理長文檔和復(fù)雜推理任務(wù)方面。這可能會改變當(dāng)前AI服務(wù)的成本結(jié)構(gòu)，讓更多企業(yè)能夠負(fù)擔(dān)得起高級AI能力。

教育領(lǐng)域的應(yīng)用前景也非常廣闊。NSA驅(qū)動的AI家教可以理解學(xué)生的完整學(xué)習(xí)歷史，提供個性化的學(xué)習(xí)建議。它能夠分析學(xué)生的錯題模式，識別知識盲點，就像一個永遠(yuǎn)耐心、記憶力超強(qiáng)的私人教師。

說到底，NSA代表的不僅僅是一個技術(shù)改進(jìn)，而是AI發(fā)展思路的重要轉(zhuǎn)變。它表明，通過更加智能和精細(xì)的設(shè)計，我們可以在保持甚至提升AI能力的同時，大幅降低計算成本。這種效率與性能并重的發(fā)展方向，可能會成為未來AI技術(shù)發(fā)展的主流趨勢。

歸根結(jié)底，NSA的成功證明了一個重要觀點：AI的進(jìn)步不一定需要更大的模型和更多的計算資源，有時候更需要的是更聰明的方法。就像人類智慧的發(fā)展歷程一樣，從蠻力解決問題逐漸演進(jìn)到巧妙高效的方法，AI技術(shù)也正在經(jīng)歷類似的進(jìn)化過程。對于普通人來說，這意味著未來的AI服務(wù)可能會變得更加便宜、快速和智能，讓高級AI能力真正走進(jìn)千家萬戶。

研究團(tuán)隊在論文中展現(xiàn)的嚴(yán)謹(jǐn)態(tài)度和創(chuàng)新精神值得稱贊，他們不僅在技術(shù)上實現(xiàn)了突破，更重要的是為整個AI研究領(lǐng)域指明了一個新的發(fā)展方向。有興趣深入了解技術(shù)細(xì)節(jié)的讀者，建議直接查閱原論文arXiv:2502.11089v2，其中包含了更多詳細(xì)的實驗數(shù)據(jù)和技術(shù)實現(xiàn)細(xì)節(jié)。

Q&A

Q1：NSA稀疏注意力技術(shù)是什么？它解決了什么問題？

A：NSA（Native Sparse Attention）是DeepSeek-AI開發(fā)的一種新型AI注意力機(jī)制技術(shù)。它解決了傳統(tǒng)AI在處理長文本時計算量巨大的問題。就像讓AI學(xué)會高效閱讀，只重點關(guān)注最重要的信息，而不是逐字逐句地分析每個詞。這樣既保持了理解能力，又大幅提升了處理速度。

Q2：NSA技術(shù)能帶來多大的性能提升？

A：NSA在64K長度文本處理中實現(xiàn)了顯著提升：解碼速度提升11.6倍，訓(xùn)練前向傳播提升9倍，反向傳播提升6倍。同時，在多個AI能力測試中，NSA模型的表現(xiàn)竟然還超過了傳統(tǒng)方法，這意味著用戶可以獲得更快且更準(zhǔn)確的AI服務(wù)。

Q3：普通用戶什么時候能用上NSA技術(shù)？

A：目前NSA還處于研究階段，普通用戶暫時無法直接使用。由于這項技術(shù)需要從頭訓(xùn)練AI模型，預(yù)計需要等待DeepSeek-AI或其他公司將其商業(yè)化后才能體驗。不過，考慮到其顯著的效率優(yōu)勢，相信不久的將來就會有基于NSA的AI產(chǎn)品和服務(wù)推出。