解读一下DeepSeek 创始人梁文锋团队最新发布的 NSA（原生稀疏注意力机制）论文 一、传统大模型的痛点 传统 AI 模型在处理长文本（如整本书）时，需要逐字逐句计算每个词的关系，其计算量会随字数的平方级增长。例如，处理一本 10 万字的书，计算量相当于处理 1000 字文章的 1 亿倍，这导致速度慢、耗能高且成本昂贵。 二、NSA 的核心突破 NSA 机制通过两种创新策略实现了突破： 1. 动态分层筛选： ○ 粗粒度压缩：如同快速浏览目录，把长文本压缩成 32 个关键块，仅用 6%的计算量就可保留全局信息。 ○ 细粒度选择：对重点段落展开，选出 64 个核心词块进行深入分析，此过程使用 25%的计算量。 2. 硬件友好设计：算法针对 GPU 特性进行优化，让计算任务像“流水线作业”般高效，推理速度最高可提升 11.6 倍。 三、实际效果 该机制具备又快又省的特点，还能够处理整本书籍等长文本内容。具体表现为：在 64K 长文本场景下，解码速度提升 11.6 倍，训练成本降低 40%；在长文本检索测试中，准确率达 100%（传统方法仅 83%），代码理解能力提升 69%。其应用场景广泛，包括可处理整本书籍、千轮客服对话、大型代码库，甚至能帮助金融分析师秒读百页财报等。 四、重要意义 1. 训练阶段首次实现稀疏化：此前的优化大多在推理阶段，而 NSA 首次在预训练阶段就应用了稀疏策略，从根源上降低了成本。 2. 开源生态意义：延续了 DeepSeek 一贯的开源策略（如 DeepSeek-V2/V3），降低了 AI 使用门槛，推动了行业的普惠发展。 3. 中国 AI 创新范例：团队以本土年轻人才为主，突破了西方技术路径的依赖，展现出自主创新能力。 五、对普通人的影响 未来在使用 AI 工具时，人们可能会有如下体验：客服机器人能记住上千轮对话历史；文档分析工具可以秒读数百页 PDF；代码生成 AI 能够理解整个项目仓库等。而这些服务的成本可能会降至原来的十分之一。梁文锋团队通过 NSA 再次证明：降低 AI 成本并非依靠堆砌硬件，而是依靠算法创新。这项技术或将重塑大模型的竞争格局，其落地进展值得持续关注。
