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2月(yue)18日，在(zai)大洋彼岸的马(ma)斯克秀出最新大模型Grok 3当天，国产AI公司深度(du)求索（DeepSeek）最新一(yi)篇论文引发关注，创始人梁文锋在(zai)署名之列，并2月(yue)16日提交到预印本平台arxiv。
这(zhe)篇论文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力(li))。据DeepSeek，上(shang)下(xia)文建(jian)模对于下(xia)一(yi)代语言模型至关重(zhong)要，但标准注意力(li)机制的高(gao)计算成本带来了巨大的计算挑战。NSA（稀疏注意力(li)）在(zai)提高(gao)效率同时，为提高(gao)模型能力(li)提供新的方向，实现将(jiang)算法创新与硬(ying)件对齐的优化相结合，进行高(gao)效的长上(shang)下(xia)文建(jian)模。
DeepSeek在(zai)论文中介(jie)绍(shao)，NSA采用动态分层稀疏策略，将(jiang)粗(cu)粒度(du)标记压缩与细(xi)粒度(du)标记选择相结合，以保持全局上(shang)下(xia)文感知和局部精度(du)。通过两(liang)项关键(jian)创新推进稀疏注意力(li)设计：第(di)一(yi)，通过算术(shu)强度(du)平衡算法设计实现了显着的加速，并针对现代硬(ying)件进行了实现优化。第(di)二，支持端(duan)到端(duan)训练，在(zai)不牺牲(sheng)模型性能的情况下(xia)减少预训练计算。
实验表明，使用 NSA 预训练的模型在(zai)一(yi)般基准、长上(shang)下(xia)文任务和基于指令的推理中保持或超过了全注意力(li)模型。同时，NSA在(zai)64k长度(du)序列的解码、前向传播和后向传播过程中实现比全注意力(li)机制显著的加速，验证其在(zai)整个模型生命周(zhou)期中的效率。
“此次DeepSeek发布的论文，可以称为基石更新。”业内人士向澎湃新闻记者评论，此前的DeepSeek-R1的瓶颈在(zai)于输入上(shang)下(xia)文能力(li)方面相对不足，此次更新正是解决了原先大模型文字处理的问题。从内容来看，NSA主要针对长上(shang)下(xia)文高(gao)速训练，在(zai)长上(shang)下(xia)文情况下(xia)，相比原先的结构有(you)更慢的性能衰(shuai)减，这(zhe)导致长思维链的 COT 效果会更好，对于复杂数学(xue)推导非常有(you)价值。
据业内人士分析，DeepSeek此次是剑指大模型最核心的注意力(li)机制。Transformer架构是现有(you)大部分大模型繁荣的基础，但其核心算法注意力(li)机制存(cun)在(zai)先天问题：为了理解和生成，会阅(yue)读(du)文本里的每个词，并拿它与其他所有(you)词作(zuo)比较，导致处理文本越(yue)长，技术(shu)就会越(yue)卡，甚至崩溃。
通过NSA新架构，和Transformer原先传统的注意力(li)机制相比，准确率相同或更高(gao)，处理64k标记序列时速度(du)可提高(gao)至11.6倍，且(qie)训练更高(gao)效，所需算力(li)更少。
值得注意的是，此次论文作(zuo)者中，梁文锋在(zai)作(zuo)者排名中位列倒数第(di)二。而第(di)一(yi)作(zuo)者是袁景阳（Jingyang Yuan）。据公开信息，袁景阳目前是北(bei)京大学(xue)硕(shuo)士研究生，研究领域包括(kuo)LLM和AI for Science，目前是DeepSeek的实习生，据袁景阳个人主页，他在(zai)去(qu)年参与7篇论文的撰写(xie)。
此前，在(zai)发布Grok 3同时，马(ma)斯克透露，Grok 3的计算能力(li)是Grok 2的10倍以上(shang)，训练过程累计消耗20万张英伟达GPU。而梁文锋的训练思路似乎(hu)与马(ma)斯克截然相反，更关注如何在(zai)更少算力(li)消耗下(xia)，达到更好的计算效果。
有(you)趣的是，对于马(ma)斯克坚持大力(li)出奇迹的思路，另一(yi)家国内大模型独角兽“月(yue)之暗面”几乎(hu)在(zai)同时提出挑战。
2月(yue)18日，就在(zai)DeepSeek论文发布当天，月(yue)之暗面创始人杨植麟也带领团队发布最新论文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS（直译为“MoBA：面向长上(shang)下(xia)文大语言模型的块注意力(li)混合方法”）》，提出了与NSA类似的稀疏注意力(li)框(kuang)架MoBA，并设计了一(yi)套可以自由切换全注意力(li)和稀疏注意力(li)机制的方式，为已有(you)的全注意力(li)模型更多的适(shi)配空间。
据介(jie)绍(shao)，MoBA是“一(yi)种将(jiang)混合专家（MoE）原理应用于注意力(li)机制的创新方法”，旨在(zai)提高(gao)长文本处理效率。经过Kimi平台验证，MoBA架构能将(jiang)处理1M长文本的速度(du)提升6.5倍，将(jiang)处理10M长文本的速度(du)提升16倍。
MoBA提升效率的关键(jian)手段(duan)在(zai)于仅(jin)关注部分键(jian)值。Kimi团队把(ba)完整的上(shang)下(xia)文划分成“块（block）”、让每个查询token自动关注最相关的KV（键(jian)值）块，从而实现长序列数据的高(gao)效处理，并提出一(yi)种新的top-k门控机制，无需额外(wai)训练参数，为每个查询token挑选出最相关的“块”，保证模型的注意力(li)聚(ju)焦在(zai)包含(han)最有(you)用信息的“块”上(shang)。
Kimi团队表示，开展这(zhe)项研究的原因(yin)在(zai)于，在(zai)传统注意力(li)机制中，计算复杂度(du)随(sui)着序列长度(du)的增加而呈平方级增长，阻碍了模型对长序列的高(gao)效处理。MoBA架构能够(gou)轻松融入现有(you)模型，不需要高(gao)昂的训练成本，并实现与全注意力(li)模式的无缝切换。
国产AI竞赛正在(zai)日益加剧中。1月(yue)20日，中国AI初创公司深度(du)求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作(zuo)为一(yi)款开源模型，R1在(zai)数学(xue)、代码、自然语言推理等任务上(shang)的性能能够(gou)比肩(jian)OpenAI o1模型正式版(ban)，并采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等。春节假期后，国内多个行业龙头公司均宣(xuan)布接入DeepSeek。
2月(yue)8日，QuestMobile数据显示，DeepSeek在(zai)1月(yue)28日的日活跃(yue)用户数首次超越(yue)豆包，随(sui)后在(zai)2月(yue)1日突破3000万大关，成为史上(shang)最快达成这(zhe)一(yi)里程碑的应用。
DeepSeek的爆(bao)发正在(zai)重(zhong)塑中国大模型行业，从过去(qu)的“烧钱换估值”转向关注技术(shu)性价比与商业化闭环。在(zai)这(zhe)个日新月(yue)异的赛道，由DeepSeek引领的开源已成为大模型整体潮流，2月(yue)18日，阶(jie)跃(yue)星辰和吉利汽车联(lian)合宣(xuan)布，将(jiang)双(shuang)方合作(zuo)的阶(jie)跃(yue)两(liang)款Step系列多模态大模型向全球(qiu)开发者开源。其中，包含(han)目前全球(qiu)范围内参数量最大、性能最好的开源视(shi)频生成模型阶(jie)跃(yue)Step-Video-T2V，以及行业内首款产品级开源语音(yin)交互大模型阶(jie)跃(yue)Step-Audio。