在2025年的学术舞台上，一项由DeepSeek-AI公司携手北京大学及华盛顿大学共同推出的研究成果，如同一颗璀璨的新星，照亮了人工智能领域的发展道路。这项研究在arXiv预印本平台上发表，论文编号为arXiv:2502.11089v2，汇聚了来自DeepSeek-AI的高华卓、戴大迈等精英，以及北京大学多媒体信息处理重点实验室的袁景阳、张明等学者，共同探索AI处理长文本的全新路径。
现代AI，这位智慧超群的“学生”，在面对海量信息时，往往需要具备卓越的处理能力。无论是阅读长篇小说还是分析复杂报告，AI都需要精准捕捉每一个细节，并理解它们之间的微妙联系。然而，即便是如此强大的“大脑”，也有其处理能力的极限。传统的AI模型在处理长文本时，就如同试图记住图书馆里每一本书的每一个字，任务艰巨且效率低下。
正是在这一背景下，研究团队有了一个惊人的发现：AI在阅读和理解文本时，其实并不需要对每个词都给予同等的关注。正如人类在阅读时会聚焦于关键词句，快速掠过次要内容，AI同样可以采用这种策略。这一发现，催生了Native Sparse Attention（NSA）这一创新技术。
NSA，这一技术的核心思想，宛如一位高效的图书管理员。传统的AI模型，如同新手管理员，每次查找信息都要翻阅整个图书馆的书籍。而NSA，则像一位经验丰富的老手，能够迅速定位最重要的书籍和章节，只在必要时才深入阅读。这种智能化的处理方式，不仅保持了AI的理解能力，更大幅提升了其处理速度。
回顾稀疏注意力的发展历程，我们不难发现，传统的AI注意力机制就像是一个一丝不苟的学生，面对任何文本都要进行详尽的分析。在处理包含64000个词的长文本时，这种机制需要进行数十亿次的比较计算，计算量之大，堪比记住一本厚厚字典里每个词与其他所有词的关系。
然而，研究团队意识到，这种“事无巨细”的处理方式虽然准确，但效率极低。在实际的语言理解过程中，某些词汇和短语确实比其他部分更重要。如同阅读新闻时，我们更关注标题、关键数据和结论性语句，而非连接词和过渡句。
现有的稀疏注意力方法试图解决这一问题，但效果并不理想。它们或是仅在AI的“阅读”阶段节省计算，而在“学习”阶段仍需大量计算；或是如同用老式工具修理现代机器，无法充分发挥现代硬件的优势。更重要的是，大多数现有方法都是“后装”的解决方案，即在AI模型训练完成后才应用稀疏注意力，导致AI无法从一开始就学会高效的处理模式。
相比之下，NSA的创新之处在于其“原生”的稀疏注意力机制。这就像从汽车设计阶段就考虑燃油效率，而非事后添加省油设备。AI从训练初期就学会了如何智能地分配注意力，既保持了理解能力，又显著提升了处理效率。
NSA采用了类似优秀新闻编辑的工作方式，通过三种策略实现高效的信息处理：首先，通过“令牌压缩”策略，将连续的文本块压缩成精简的代表性信息，如同制作文章摘要；其次，“精选令牌保留”策略，基于内容的重要性智能选择并保留关键信息，如同重点标记文章中的关键信息；最后，“滑动窗口机制”专门处理最近的上下文信息，确保AI对最近出现的信息保持高度关注，这对于理解对话流程和维护上下文连贯性至关重要。
NSA还采用了“门控输出”机制，负责协调三种策略的输出结果。它会根据当前处理的内容类型，动态调整三种策略的重要性权重，确保AI在处理不同类型文本时都能达到最佳效果。
在硬件优化设计方面，NSA同样表现出色。它将数据组织成规整的“块”，让GPU能够一次性加载整个数据块，而非零散地寻找个别数据点。这种设计让GPU的内存访问变得高度规律化，大幅提升了处理速度。同时，NSA还采用了分组查询注意力（GQA）架构和充分利用现代GPU的Tensor Core技术，实现了近乎理论极限的计算效率。
NSA最重要的突破在于其“原生可训练”特性。从训练开始，AI模型就在稀疏注意力环境下学习，这种“原生”的稀疏注意力能力让AI从根本上学会了高效的信息处理模式。实验结果显示，用NSA训练的AI模型在多个基准测试中的表现甚至超过了传统的全注意力模型。
研究团队在一个包含270亿参数的大型AI模型上验证了NSA的效果。实验使用了2700亿个文本令牌进行训练，涵盖了知识理解、数学推理、代码编程等多个方面。结果显示，NSA模型在九个不同的评估任务中有七个超过了传统全注意力模型，特别是在需要复杂推理的任务中优势更加明显。
在长文本处理能力测试中，NSA同样展现了强大的实力。在著名的“大海捞针”测试中，NSA能够在64000个词的长文本中准确找到隐藏的关键信息，无论信息藏在文本的哪个位置都能实现100%的准确率。在LongBench长文本理解基准测试中，NSA也获得了显著领先的成绩。
NSA的技术实现充满了精妙的设计细节。在令牌压缩方面，系统采用了长度为32的压缩块和步长为16的滑动策略；在精选令牌保留机制中，系统会保留16个最重要的块；滑动窗口机制保持512个最近令牌的完整注意力；门控机制使用多层感知器和sigmoid激活函数来动态调整三个分支的权重。
与现有稀疏注意力方法的对比中，NSA同样表现出色。在相同的计算预算下，NSA在LongBench测试中获得了显著领先的平均分数。在需要复杂推理的任务中，NSA的优势更加明显。
NSA技术的应用前景广阔。在文档分析领域，企业可以快速处理合同、报告和技术文档；在代码开发领域，NSA能够理解整个代码库的结构和逻辑；多轮对话系统中，NSA能够高效地维护长期对话历史；学术研究领域，NSA可以帮助研究人员快速分析大量文献。然而，NSA技术也面临一些挑战，如硬件部署门槛、模型训练的复杂性和稀疏性模式的可解释性等。
尽管面临挑战，但NSA技术的成功无疑为稀疏注意力研究开辟了新的方向。未来，NSA技术有望在更加智能和自适应的方向发展，跨模态应用、边缘计算优化以及联邦学习场景下的稀疏注意力等也将成为重要的研究方向。随着NSA技术的不断成熟和商业化应用的推进，我们有理由相信，未来的AI服务将变得更加便宜、快速和智能，让高级AI能力真正走进千家万户。
