在人工智能领域，DeepSeek 团队近日发布了一项突破性研究成果，推出了一种名为NSA（Native Sparse Attention）的创新稀疏注意力机制。这项技术的核心目标是通过优化现代硬件性能，显着提升长上下文训练和推理的速度，从而为人工智能模型的开发和应用带来革命性的变化。
NSA 技术的推出，标志着人工智能模型训练效率的显着提升。通过对现代计算硬件的深度优化，NSA 不仅大幅提高了推理速度，还显着降低了预训练的成本。更为重要的是，在提升效率的同时，NSA 依然保持了高水平的模型性能，确保了其在多种任务中的卓越表现。
DeepSeek 团队在研究中采用了一种分层的稀疏策略，将注意力机制划分为三个关键分支：压缩、选择和滑动窗口。这种设计使得模型能够同时捕捉全局上下文和局部细节，从而显着提升了模型对长文本的处理能力。此外，NSA 在内存访问和计算调度方面的优化，使得长上下文训练的计算延迟和资源消耗得以大幅降低。
在一系列通用基准测试中，NSA 展示了其卓越的性能。特别是在长上下文任务和基于指令的推理上，NSA 的表现甚至与完全注意力模型相当，部分情况下更胜一筹。这一技术的发布，不仅标志着AI 训练和推理技术的又一次飞跃，也为未来的人工智能发展注入了新的动力。
NSA 论文（https://arxiv.org/pdf/2502.11089v1）。
NSA 技术的推出显着提升了长上下文训练和推理的速度，并降低了预训练成本。采用分层稀疏策略，将注意力机制分为压缩、选择和滑动窗口，增强了模型对长文本的处理能力。在多项基准测试中，NSA 表现优异，部分情况下超过了传统的完全注意力模型。