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2月(yue)18日，在大洋彼岸的马斯克秀出最新大模型Grok 3当天，国产(chan)AI公司深(shen)度求索（DeepSeek）最新一篇论文引发关注(zhu)，创(chuang)始人梁(liang)文锋在署名之列，并2月(yue)16日提交到(dao)预印本平台arxiv。
这篇论文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原(yuan)生稀疏(shu)注(zhu)意力)。据DeepSeek，上下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准注(zhu)意力机制的高计算成本带来了(le)巨大的计算挑战。NSA（稀疏(shu)注(zhu)意力）在提高效率同时，为提高模型能力提供新的方向，实现将算法创(chuang)新与(yu)硬件对齐(qi)的优化相结合(he)，进行高效的长(chang)上下文建模。
DeepSeek在论文中(zhong)介绍，NSA采(cai)用动态(tai)分层稀疏(shu)策略，将粗粒度标记压缩与(yu)细粒度标记选择相结合(he)，以保持全局上下文感知和局部精度。通过两(liang)项关键创(chuang)新推进稀疏(shu)注(zhu)意力设计：第一，通过算术强度平衡算法设计实现了(le)显着的加速，并针对现代硬件进行了(le)实现优化。第二，支持端到(dao)端训练(lian)，在不牺牲模型性能的情况下减少预训练(lian)计算。
实验表明，使用 NSA 预训练(lian)的模型在一般基(ji)准、长(chang)上下文任务和基(ji)于指(zhi)令的推理中(zhong)保持或超过了(le)全注(zhu)意力模型。同时，NSA在64k长(chang)度序列的解(jie)码、前向传播和后向传播过程(cheng)中(zhong)实现比全注(zhu)意力机制显著(zhu)的加速，验证其在整个模型生命周期中(zhong)的效率。
“此次DeepSeek发布的论文，可以称(cheng)为基(ji)石更新。”业内人士(shi)向澎湃(pai)新闻记者评论，此前的DeepSeek-R1的瓶(ping)颈在于输入上下文能力方面相对不足，此次更新正(zheng)是解(jie)决了(le)原(yuan)先大模型文字(zi)处理的问题。从内容来看，NSA主要针对长(chang)上下文高速训练(lian)，在长(chang)上下文情况下，相比原(yuan)先的结构有更慢的性能衰减，这导致长(chang)思维链的 COT 效果会更好，对于复杂数学(xue)推导非常有价值。
据业内人士(shi)分析，DeepSeek此次是剑指(zhi)大模型最核心的注(zhu)意力机制。Transformer架构是现有大部分大模型繁荣的基(ji)础，但其核心算法注(zhu)意力机制存在先天问题：为了(le)理解(jie)和生成，会阅读文本里的每个词(ci)，并拿它与(yu)其他所有词(ci)作比较，导致处理文本越长(chang)，技(ji)术就会越卡，甚至崩溃。
通过NSA新架构，和Transformer原(yuan)先传统的注(zhu)意力机制相比，准确(que)率相同或更高，处理64k标记序列时速度可提高至11.6倍，且训练(lian)更高效，所需算力更少。
值得注(zhu)意的是，此次论文作者中(zhong)，梁(liang)文锋在作者排名中(zhong)位列倒数第二。而第一作者是袁景阳（Jingyang Yuan）。据公开信息，袁景阳目(mu)前是北(bei)京大学(xue)硕士(shi)研究生，研究领域(yu)包(bao)括LLM和AI for Science，目(mu)前是DeepSeek的实习生，据袁景阳个人主页，他在去年参与(yu)7篇论文的撰写。
此前，在发布Grok 3同时，马斯克透露，Grok 3的计算能力是Grok 2的10倍以上，训练(lian)过程(cheng)累计消耗20万(wan)张英(ying)伟达(da)GPU。而梁(liang)文锋的训练(lian)思路似乎(hu)与(yu)马斯克截然相反(fan)，更关注(zhu)如何在更少算力消耗下，达(da)到(dao)更好的计算效果。
有趣的是，对于马斯克坚持大力出奇迹的思路，另(ling)一家国内大模型独(du)角兽“月(yue)之暗面”几乎(hu)在同时提出挑战。
2月(yue)18日，就在DeepSeek论文发布当天，月(yue)之暗面创(chuang)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(chang)上下文大语言模型的块注(zhu)意力混合(he)方法”）》，提出了(le)与(yu)NSA类似的稀疏(shu)注(zhu)意力框架MoBA，并设计了(le)一套(tao)可以自由(you)切换全注(zhu)意力和稀疏(shu)注(zhu)意力机制的方式(shi)，为已有的全注(zhu)意力模型更多的适配空间。
据介绍，MoBA是“一种将混合(he)专家（MoE）原(yuan)理应用于注(zhu)意力机制的创(chuang)新方法”，旨在提高长(chang)文本处理效率。经过Kimi平台验证，MoBA架构能将处理1M长(chang)文本的速度提升6.5倍，将处理10M长(chang)文本的速度提升16倍。
MoBA提升效率的关键手(shou)段在于仅关注(zhu)部分键值。Kimi团队把完(wan)整的上下文划分成“块（block）”、让每个查(cha)询token自动关注(zhu)最相关的KV（键值）块，从而实现长(chang)序列数据的高效处理，并提出一种新的top-k门控机制，无需额外训练(lian)参数，为每个查(cha)询token挑选出最相关的“块”，保证模型的注(zhu)意力聚(ju)焦在包(bao)含(han)最有用信息的“块”上。
Kimi团队表示，开展(zhan)这项研究的原(yuan)因在于，在传统注(zhu)意力机制中(zhong)，计算复杂度随着序列长(chang)度的增加而呈平方级增长(chang)，阻碍了(le)模型对长(chang)序列的高效处理。MoBA架构能够轻松(song)融入现有模型，不需要高昂的训练(lian)成本，并实现与(yu)全注(zhu)意力模式(shi)的无缝切换。
国产(chan)AI竞赛正(zheng)在日益加剧中(zhong)。1月(yue)20日，中(zhong)国AI初创(chuang)公司深(shen)度求索（DeepSeek）推出大模型DeepSeek-R1。作为一款开源模型，R1在数学(xue)、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正(zheng)式(shi)版，并采(cai)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(tou)公司均(jun)宣布接入DeepSeek。
2月(yue)8日，QuestMobile数据显示，DeepSeek在1月(yue)28日的日活跃用户数首次超越豆(dou)包(bao)，随后在2月(yue)1日突破3000万(wan)大关，成为史上最快达(da)成这一里程(cheng)碑的应用。
DeepSeek的爆发正(zheng)在重塑中(zhong)国大模型行业，从过去的“烧钱换估值”转向关注(zhu)技(ji)术性价比与(yu)商业化闭环。在这个日新月(yue)异的赛道，由(you)DeepSeek引领的开源已成为大模型整体潮流，2月(yue)18日，阶跃星辰和吉利(li)汽车联合(he)宣布，将双(shuang)方合(he)作的阶跃两(liang)款Step系列多模态(tai)大模型向全球开发者开源。其中(zhong)，包(bao)含(han)目(mu)前全球范围(wei)内参数量最大、性能最好的开源视频生成模型阶跃Step-Video-T2V，以及行业内首款产(chan)品级开源语音交互大模型阶跃Step-Audio。