DeepSeek团队发布最新论文，推出了Native Sparse Attention (NSA)机制。NSA是一种创新的稀疏注意力机制，旨在与现代硬件高度协同，支持本机训练，大幅提升长上下文训练和推理速度。
NSA通过优化硬件特性进行设计，有效提升推理效率，降低预训练成本，同时保持模型性能不减。
官方测试表明，NSA在通用基准、长上下文任务和指令推理中表现优异，与全注意力模型相比毫不逊色。
DeepSeek设计了一种分层稀疏策略，将注意力划分为压缩、选择和滑动窗口三个分支，以同时捕捉全局上下文和局部细微信息。
NSA不仅实现了稀疏注意力的算法建模，还通过硬件对齐优化了内存访问和计算调度，大幅减少了处理长文本时的计算延迟和资源消耗。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2502.11089v1
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8月11日，DeepSeek服务突遭全面宕机，API接口、网页平台以及App均无法访问或响应。 许多网友也通过微博话题#DeepSeek崩了#反馈服务异常。
面对琳琅满目的大模型API，开发团队常陷入选择困境。文章指出，2024年既是机遇也是挑战的时代，闭源模型选择丰富但性能与成本平衡复杂。通过AIbase等数据驱动平台进行客观对比至关重要。以Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3为例，前者综合能力强适合多语言场景，后者在代码生成和成本控制上优势明显。建议开发者明确需求，通过实际测试验证模型表现，理性选择最适合的方案。
大模型选择能力已成为AI时代企业核心竞争力。文章提出“能力-成本-场景”三维评估框架，强调需超越单一指标崇拜，基于客观数据和实际需求进行理性选择。通过Qwen2-Plus与DeepSeek-V3的对比分析，展示不同模型在特定场景下的差异化优势。建议企业建立科学选型流程，采用专业工具进行多维度评估，通过三阶段验证策略确保决策既数据驱动又经实践检验。最终目标是选择最适合业务场景的模型，而非盲目追求流行模型。
开发者分享模型选择心路历程：从盲目试错到数据驱动。曾因追求低价模型导致成本飙升，后通过AIbase平台对比Gemini 2.5 Flash-Lite和DeepSeek-V3，基于价格、上下文长度和代码能力等数据，最终选择更适合代码生成任务的DeepSeek-V3。强调没有“最好”的模型，只有“最适合”的模型，建议开发者善用专业工具进行数据驱动决策，避免隐性成本。
企业在选择大模型时面临两难：国际大厂的Gemini技术先进，但国内DeepSeek性价比突出。AIbase平台通过真实场景测试数据指出：1）跨境电商客服场景中，Gemini多语言识别准确率提升12%，但需注意API延迟问题；2）金融研报分析场景下，DeepSeek支持128K长文本且成本仅为Gemini的1/3。决策关键：抛开参数迷雾，聚焦成本、响应速度、语言支持和场景匹配四大维度。AIbase提供可视化对比工具，3分钟生成专属选型报告，让技术决策不再玄学。
AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态。DeepSeek V3.1发布，大幅增强长文档分析和代码理解能力；企业微信5.0集成智能搜索、总结和机器人功能；快手Klear-Reasoner模型数学推理准确率超90%；谷歌Docs新增AI语音朗读功能；Firecrawl完成1450万美元融资并推出V2版本API；Meta上线AI语音翻译功能；微软Excel集成Copilot实现一键数据分析；Claude桌面客户端推动AI编程可视化；苹果Xcode将原生集成Cl
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