主要观点总结
DeepSeek团队发布了一篇关于原生稀疏注意力（NSA）机制的纯技术论文报告。该机制旨在提高长文本训练与推理的效率，针对现代硬件进行优化设计，可加速推理过程并降低预训练成本，同时不牺牲性能。DeepSeek团队认为，NSA为处理长上下文任务提供了一种高效的解决方案，有助于推动更强大、更经济的语言模型的发展，尤其是在需要处理长文本的应用场景中。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek团队发布了关于原生稀疏注意力（NSA）机制的论文。
该机制是一种用于超快速长文本训练与推理的硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制。
关键观点2: NSA机制的特点和优势
NSA针对现代硬件进行了优化设计，可加速推理过程，降低预训练成本，同时保持或提升模型性能。它在通用基准测试、长文本任务和基于指令的推理中表现优秀。
关键观点3: 论文内容和深度解读
论文详细阐述了NSA的理论基础、设计思路、实验验证以及对业界的影响和意义。DeepSeek团队表示，NSA为处理长上下文任务提供了一种高效的解决方案，有助于推动更强大、更经济的语言模型的发展。
关键观点4: NSA的应用场景
NSA的应用场景包括深度推理、仓库级代码生成、多轮自主代理系统等，尤其在处理长文本的应用场景中表现突出。Gemini 1.5 Pro等模型可通过NSA进一步降低训练与推理成本。
关键观点5: NSA的影响和意义
DeepSeek提到，NSA能够降低算力门槛与部署成本，端到端稀疏训练可以减少预训练所需的计算资源，降低企业开发大模型的资金与技术门槛。同时，NSA机制改变了游戏规则，对于扩大教育领域AI至关重要。
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2025.02. 18 本文字数：2393，阅读时长大约4分钟 导读 ：DeepSeek team is cooking! 作者 | 第一财经 刘晓洁 2月18日，DeepSeek官方在海外社交平台X上发布了一篇纯技术论文报告，论文主要内容是关于NSA（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力），官方介绍这是一种用于超快速长文本训练与推理的、硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制。 具体来说，NSA针对现代硬件进行了优化设计，能够加速推理过程，同时降低预训练成本，且不牺牲性能。它在通用基准测试、长文本任务和基于指令的推理中均能达到或超越全注意力模型的表现。稀疏注意力为提高效率同时保持模型能力提供了一个有前景的方向。 记者注意到，在这篇名为《原生稀疏注意力：硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制》（Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention）的论文
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