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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每年开春的“新机潮”，今年出尽风头的是DeepSeek。几乎所有主流消费终端厂都在短时间内完成DeepSeek的接入。至少终端侧的智能新可能，已经在2025，初现曙光。
AI大模型DeepSeek凭借好用、开源、免费三大特点火爆全球，成为史上最快突破3000万日活跃用户的APP，如今当下各行各业都在被DeepSeek化。就是这样一家公司，在爆火之前，外界知之甚少，它极少出现在媒体报道、猎头招聘、同行调研之中，也从未像“AI六小龙”那样激起过市场的水花。但无论如何，DeepSeek打破巨头了在AI领域的叙事，现在投资人们迫切希望在下一个DeepSeek出现之�
AI搜索加广告，是必然吗?定焦One原创作者|王璐编辑|魏佳DeepSeek们最近因为答案中疑似“夹带”广告被骂了。起因是科普博主“三个老爸实验室”称在腾讯元宝接入的DeepSeek里发现，生成答案中有“建议通过58到家等正规平台比价预约”“建议通过快回收平台或本地正规回收商询价”等广告倾向性内容。需要提醒大家的是，即便有没有广告，AI的回答也不是绝对客观中立。
凌晨三点还在死磕第8版初稿，咖啡续到第5杯，导师的批注依然满屏飘红——“逻辑断裂”“核心议题模糊”“文献关联性不足”……这场景是不是过于熟悉?更窒息的是，6月份答辩的DDL正在以肉眼可见的速度逼近!眼睁睁地看着还没写完的论文，学生们除了干着急却没有别的办法!别着急，王炸来了!DeepSeekAI论文系统，这两个任选其一都可以帮学生大幅提升论文写作效率!首先是DeepSeek，作为最近炙手可热的国产大模型，结合学术论文提示词即可提升学生们的写作效率!把学生本来写初稿一个月的时间，压缩到一周!注:图片来源于deepseek今天小编就来给大家分享如何用DeepSeek精准提示词7天搞定论文初稿，话不多说，直接上干货!第一步明确研究主题提示词模板:“请帮我探索[具体领域]中尚未被充分研究的热点问题，提供一些可能的研究方向。在人工智能领域，聚焦于自然语言处理技术的应用，列出五个有研究价值的主题，并简要说明理由。如果段落是关于‘人工智能在医疗中的应用’，请润色语言并引用权威文献以增强学术性。
可能是AGI迟迟不来、等待“AI更像人/超越人”太辛苦。也或许是“AI代替人类劳动力”的预言太惊悚，吓到了人类。”说到底，AGI还没达到，终究是人被异化了。
18日，LG公开了韩国首个推理型AI大模型——一种像人类一样经过逻辑性和阶段性的思考过程后得出答案的AI模型——它与从已学习的数据中寻找答案的传统模型有所不同。来自中国的Deepseek以低成本、高性能震惊全世界，甚至撼动了“AI先锋”OpenAI的地位。LG计划逐步以B2B的形式扩大服务。
今天是DeepSeek开源周第二日，一早，DeepSeek如约就放出了开源代码库DeepEP王炸。DeepEP是首个用于MoE模型训练和推理的开源EP通信库，它填补了MoE模型专用通信工具的空白，为大规模分布式AI训练和实时推理场景提供了更高效的底层支持。6、深度优化场景针对NVLink到RDMA的非对称带宽转发场景进行专项优化，提升异构网络下的传输性能；此外，它还支持SM数量动态控制，平衡不同任务的吞吐量需求。
席卷全球的「DeepSeek风暴」还在对各行各业进行无差别扫射，打工人的焦虑指数已然爆表。春节假期刚复工，黎阳看到律所的群里接连发来几条有关「AI培训」的信息。每个人都要做好迎接冲击波的准备。
三言Pro消息DeepSeek在春节期间火爆全网后，三言Pro此前在《第一波利用DeepSeek搞钱的人出现了》中写道，最先用DeepSeek赚到钱的依然是卖课的。一大波草根导师开始售卖DeepSeek课程。若需系统学习，推荐从官方文档和开源社区起步，逐步深入复杂场景非依赖商业化教程。
今天上午9点，DeepSeek继续履行开源周承诺，发布了开源DeepGEMM。该帖子一经转发，立即引来了2.1万阅读量，足以见其在国内外受到追捧的热度。本次开源属于DeepSeek开源周”的第三项项目，此前已发布FlashMLA和DeepEP。
