稀疏注意力(Sparse Attention)为提高效率的同时保持模型能力提供了一个有前景的方向。本文提出了NSA(原生可训练的稀疏注意力机制)，通过算法创新与硬件优化相结合，实现高效的长上下文建模。NSA采用动态分层稀疏策略，将粗粒度的Token压缩与细粒度的Token选择相结合，既保留了全局上下文感知，又保证了局部精度。和自主选拔在线一起学习AI！

DeepSeek最新论文：NSA优化长上下文建模

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