在科技界的风头浪尖上，DeepSeek研究团队携其最新研究成果NSA（新型稀疏注意力架构）强势回归，紧随马斯克发布Grok 3的热潮之后，迅速吸引了业界的广泛关注。该团队通过推文宣布这一突破性进展，短短数小时内便收获了超过三十万的浏览量，其热度直逼OpenAI。
DeepSeek此次发布的论文详细阐述了NSA的设计理念与技术细节，这一创新机制旨在解决长上下文训练与推理中的效率瓶颈。NSA的核心策略包括动态分层稀疏策略、粗粒度的token压缩以及细粒度的token选择，这三项技术的结合不仅显著降低了预训练成本，更在推理速度上实现了质的飞跃，尤其是在解码阶段，性能提升高达11.6倍。
论文的发表也标志着DeepSeek创始人兼CEO梁文锋的亲自参与，他不仅作为共同作者，还亲自提交了这篇重量级论文，这一举动无疑为团队的研究增添了更多分量。
随着AI技术的不断进步，长上下文建模能力的重要性日益凸显，特别是在深度推理、代码生成及多轮对话系统等应用场景中。DeepSeek的R1模型正是凭借其在这一领域的突破，能够高效处理整个代码库、长篇文档，并保持对话的连贯性与复杂推理能力。然而，传统的注意力机制在处理长序列时，因其复杂性成为了性能提升的瓶颈，尤其是在解码长上下文时，softmax注意力计算几乎占据了总延迟的70-80%。
为克服这一挑战，DeepSeek团队提出了NSA架构，通过动态分层稀疏策略与token压缩、选择技术，实现了高效的长上下文建模。NSA不仅保留了全局上下文感知能力，还确保了局部精确性，并通过针对现代硬件的优化，实现了计算速度的大幅提升，支持端到端训练，有效减少了预训练计算量。
在技术评估环节，DeepSeek团队从通用基准性能、长文本基准性能及思维链推理性能三个维度，将NSA与全注意力基线及现有稀疏注意力方法进行了全面对比。结果显示，NSA在各项测试中均表现出色，不仅预训练损失曲线稳定且优于全注意力模型，还在9项评测指标中有7项达到最佳表现。特别是在长上下文任务中，NSA展现出了极高的检索精度与全局感知能力。
NSA的研究还验证了清华大学姚班早期论文中关于Transformer架构在处理复杂数学问题时的局限性。DeepSeek通过优化问题理解和答案生成，成功减少了所需tokens数量，从而得出了正确答案，而基线方法则因消耗过多tokens而失败。这一实践再次证明了NSA在效率和准确性上的显著优势。
