近期，DeepSeek在知名社交平台X上发布了一篇技术论文报告，引起了广泛关注。该报告详细介绍了NSA（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）机制，这是一种专为超快速长文本训练与推理设计的、硬件友好且可原生训练的稀疏注意力机制。
NSA机制的核心优势在于其针对现代硬件的优化设计。通过这一设计，NSA不仅能够显著加速推理过程，还能有效降低预训练成本，同时不牺牲任何性能表现。这一机制在多个领域展现出了强大的潜力，包括通用基准测试、长文本任务以及基于指令的推理等。在这些场景中，NSA的表现均能达到或超越传统的全注意力模型。
DeepSeek的这篇报告迅速引发了业界的热烈讨论。一位X用户在DeepSeek的帖子下留言称：“NSA机制无疑改变了游戏规则。超快速长上下文训练对于推动教育领域AI的发展至关重要，这与我们追求的个性化学习愿景不谋而合。”还有网友幽默地调侃道：“Nvidia或许要感到紧张了。”
NSA机制的推出，标志着稀疏注意力在提高AI模型效率的同时，还能保持甚至提升模型的能力。这一创新为解决当前AI领域面临的计算资源瓶颈提供了新的思路。随着DeepSeek等企业的不断探索和实践，稀疏注意力机制有望在更多领域得到广泛应用，进一步推动AI技术的快速发展。
