在ACL 2025颁奖盛典上，一项由DeepSeek携手北京大学共同呈现的研究成果脱颖而出，其领军人物梁文锋亲自操刀的论文荣获了最佳论文奖的殊荣。该研究创新性地提出了原生稀疏注意力（NSA）机制，为自然语言处理领域带来了效率提升的新曙光。DeepSeek的这一成就，再次将学术界的目光聚焦于这一前沿技术，而稀疏注意力也早已成为知乎平台上AI领域热议的焦点之一，吸引了众多AI开发者在此解码科研精髓，交流开发经验。
原生稀疏注意力机制究竟为何物？众多知乎答主以AI开发者的视角，将复杂的技术概念转化为通俗易懂的比喻。知乎用户李明殊以超市购物为例，生动形象地解释了NSA机制的工作原理：“就像我们去大超市买牙膏，传统方式是漫无目的地一排排浏览；而NSA机制则先通过‘数据压缩’找到超市布局图，定位到日用品楼层，再‘智能选择’，直奔清洁洗护区。”他认为，这种机制更贴近人类的思考模式，能够大幅度提升计算机的训练和推理速度，降低成本，同时确保准确性不受影响。
从技术层面深入剖析，复旦大学的计算机技术硕士、知乎答主Nil-9详细阐述了NSA的三大核心组件：压缩模块、Blockwise选择模块和滑动注意力。他指出，NSA不仅融合了内存压缩的思路，还在此基础上引入了稀疏化，并加入了位置先验的稀疏化（滑动组件），形成了独特的优势。而计算机硬件领域的知乎答主锤炼小助手则简洁明了地概括NSA为：“一个针对Transformer注意力机制的、高效且硬件友好的token数量压缩算法。”
知乎平台上关于稀疏注意力的讨论早已蔚然成风，且颇具前瞻性。早在2024年，清华大学计算机系副教授、知乎答主刘知远团队发布的大模型长文本理解方法InfLLM中，就涉及了NSA的改进方案，该方案也被DeepSeek此次获奖论文所引用。InfLLM项目的参与者、知乎答主xcjthu也积极参与了NSA的讨论，并认为：“NSA的硬件亲和性是这篇论文最为亮眼之处，正如Deepseek-V3所带给我们的震撼一样。”
除了高校的研究项目，多家AI领域的明星企业也在稀疏注意力方面取得了显著进展。微软亚洲研究院的高级研究员曹士杰分享了团队在稀疏注意力方面的研发成果；而月之暗面则推出了开源稀疏注意力框架MoBA。这些一线开发者不约而同地选择知乎作为专业交流的舞台，共同构建了一个AI科研成果碰撞的独特空间。
自2011年问世以来，知乎始终是科技领域前沿讨论的聚集地，见证了不同技术周期内开发者的创新历程。随着AI时代的到来，大量AI开发者与从业者涌入知乎，积极参与讨论。截至目前，知乎已汇聚了1600万科技与AI领域的持续学习者，356万深度创作者，积累了858万个AI相关问题及2000多万个专业回答。知乎已成为开发者首发项目、分享方向、展示成果的重要平台，为AI前沿技术和应用提供了宝贵的创新窗口和趋势指引。
