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太刺激了，2025 年的 AI 大战已经开始贴身肉搏，刺刀见红了！

马斯克今天不是发布号称地球上最聪明 AI 的 Grok-3 吗，他这边早早就开始预告，结果 OpenAI 掌门人奥特曼在发布会之前，就在 X 上透露即将开源 GPT o3 系列模型，还暗示 GPT-4.5 已让测试者摸到 AGI 门槛。

玩截胡是吧？这还不算完。

马斯克这边刚嘚瑟完 xAI 的 Grok-3，发布会结束还没到 1 个小时呢，这边 DeepSeek 直接甩出核弹级论文，发布颠覆行业的原生稀疏注意力技术 NSA，创始人梁文锋亲自挂帅署名！

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这不是明摆着把马斯克标成汪峰来打了吗，就是不让上头条！

这篇论文到底说了啥呢，我自然让 DeepSeek 来解读了一下：

其实这个解读已经比较通俗易懂了，不过还是有点硬，想让它再解释一下，它就又罢工了。

好吧，我结合着它的解释和自己的理解，来给大家再简单过一遍：

1．

这篇论文的核心贡献叫做 ‘原生稀疏注意力’（Native Sparse Attention，NSA）。要理解它为什么重要，得先知道当前大模型的致命伤：

1． 长文本 = 算力黑洞

现在所有大模型处理长文本，都在用 ‘全注意力机制’，比如让大模型读整本《三体》，它每个字都要看，带来的后果就是速度慢还烧显卡，64k 字能吃掉 80% 算力。

但实际上，我们人类并不这么读书：我们看长文章时会自动跳读、抓重点、记框架，就比如公众号文章会标粗标红，也是为了帮助读者抓重点。

而这个时候大模型这傻小子还在死磕每个标点符号。

2． 现有方案的妥协

目前市面上的大模型解决方案其实都是在打补丁：

滑动窗口法：只看当前段落附近的文字（类似你读书时用手指指着看） → 容易漏掉全局信息；

随机抽样法：随便抽几句话分析 → 可能错过关键线索；

事后压缩法：先完整读一遍再删减 → 本质上还是浪费了第一遍的算力。

而 DeepSeek 的 NSA 技术，试图从底层重建这个过程。

2．

它要教会大模型像人类一样阅读，把 ‘选择重点’ 的能力直接植入 AI 的基因。

第一步：分块压缩

把长文本切成 512 字的小块，比如把一本小说按章节拆分。对每个块做 ‘缩略图提取’：用 AI 自动生成该块的语义摘要，类似读书时先看目录。

第二步：动态筛选

让 AI 自主决定哪些块需要细读，比如选中 16 个关键章节。

筛选标准通过训练自动优化，相当于教 AI 什么信息值得关注。

第三步：局部深挖

逐字分析：对选中的关键块启用全注意力机制；

防止断章取义：同时用滑动窗口覆盖周边内容；

这相当于给 AI 装了个智能探照灯：既能扫描全局，又能聚焦重点。

3．

这可不是简单的优化，而是范式转移，直接拿论文数据来说话吧：

1． 效率革命

训练速度提升 9 倍：在 64k 文本长度下，训练耗时从全注意力机制的 100% 降到 11%。

推理速度提升 11.6 倍：处理同长度文本，所需计算资源不到原来的十分之一。

2． 能力跃迁

长文本理解质变：在 ‘大海捞针’ 测试中（从 6.4 万字里找特定事实），准确率 100% 碾压传统方案，要知道全注意力机制才 35%啊，太变态了！

最狠的是数学推理暴打传统模型！在 AIME 奥数题上，NSA 加持的模型正确率飙到 14.6%，把全注意力模型 9.2% 按地上摩擦 —— 说明这技术真能让 AI 更聪明，不是单纯省算力。

3． 成本重构

同等算力下可处理 10 倍长的文本，或用 1/10 的算力达到相同效果。这直接动摇了大模型必须靠堆显卡的行业逻辑：以前训练长文本得烧机房，现在用 NSA 能省下几卡车显卡钱！

4．

为什么说这事比 Grok-3 更重要？

马斯克的 Grok-3 宣传的是：首个突破 1400 分的模型 、 首个十万卡集群训练出来的模型 ，大概率还是在走 ‘扩大参数规模 + 增加数据量’ 这种大力出奇迹的老路。而 DeepSeek 的论文指向一个更本质的问题：

当前大模型的架构，可能从根子上就错了。

我们一直用 ‘全注意力机制’ 是因为它简单粗暴有效，但NSA 技术的意义在于：

证明稀疏注意力可以端到端训练，传统方案只能训练后裁剪；

首次实现算法与硬件的深度协同，直接针对 GPU 内存特性优化；

从算法设计到硬件适配全链路打通，论文里连怎么在显卡上 ‘卡 BUG’ 省内存都写得明明白白，摆明了要落地商用。

5．

如果 NSA 技术普及，将彻底打开长文本场景的商业化大门，需要处理百万字级文本的场景，终于有了可行的 AI 方案。

我们可能会在 1-2 年内看到：

文档助手：上传 1000 页的行业报告，AI 能在 10 秒内提炼出核心趋势和风险点；

教育革命：学生用 AI 快速解析百万字文献将不再是梦；

代码开发：AI 真正理解整个代码库的架构，而不只是片段补全；

内容审核：平台能实时分析超长视频的完整上下文，而不只是截取片段。

更重要的是，中国团队这次抢到了算法创新的先手 —— 在注意力机制这个最核心的领域，我们第一次提出了被国际学界认可的基础架构改进。

（没想到，第一次看论文看得这么心潮澎湃的）

X 上的网友已经开启嘲讽模式了：

结语

过去几年，大模型的竞争像是 军备竞赛：比参数、比数据量、比显卡数量。但 DeepSeek 的论文揭示了一个趋势：下一阶段的胜负手，在于对基础组件的重新发明。

DeepSeek 这条路子走对了。

就像燃油车时代比的是发动机排量，电动车时代却开始比拼电池管理算法 —— 当行业意识到算力不是唯一壁垒时，真正的创新才刚刚开始。

至于马斯克的 Grok-3？它或许很强大，但至少在今天，这场对话的主动权，握在了重新定义游戏规则的人手里。

这个 2025网络炒股配资平台，可太刺激了。

发布于：北京市

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