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力作脱颖而出，摘得最佳论文桂冠。该研究的核心——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，不仅再次点燃了学术界对稀疏注意力技术的热情，也让知乎上的AI开发者们沸腾起来，他们纷纷围绕这一前沿成果展开热烈讨论。
NSA机制究竟为何物？知乎上，众多AI开发者化身为“知识传播者”，用生动的比喻为公众揭开其神秘面纱。答主李明殊形象地将其比作超市购物：“传统方法如盲人摸象般逐排浏览，而NSA则先通过‘数据压缩’锁定目标楼层，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逻辑，能够大幅提升计算机的训练与推理速度，同时降低成本，保证准确性。
从技术层面来看，复旦大学计算机技术硕士Nil-9深入剖析了NSA的三大组件：压缩模块、Blockwise选择模块和滑动注意力。他指出，NSA融合了内存压缩与稀疏化的理念，并加入了位置先验的稀疏化机制。而计算机硬件从业者锤炼小助手则简洁明了地将其概括为：“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。”
值得注意的是，知乎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刘知远团队的InfLLM项目便涉及了NSA的改进方案，该方案也被DeepSeek此次论文所引用。InfLLM项目的参与者xcjthu也在知乎上积极参与了NSA的讨论，他认为NSA的硬件亲和性是论文的一大亮点。
除了高校的研究项目，AI领域的明星企业也纷纷投身稀疏注意力的研发。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究成果；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生态。
自2011年问世以来，知乎始终站在科技领域的前沿讨论阵地，见证了不同技术周期下开发者的创新足迹。随着AI时代的来临，知乎更是汇聚了海量AI开发者与从业者。目前，平台上已有超过1600万的科技与AI领域持续学习者，356万的深度创作者，积累了858万个AI相关问题及2000多万个专业回答。知乎已然成为开发者首发项目、分享见解、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视角与趋势洞察。
