梁文锋与DeepSeek NSA：AI领域的技术革新

在AI领域，每一次技术突破都可能引发行业巨变。昨天18:50，DeepSeek团队发布了一篇关于NSA（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）的最新技术论文，梁文锋作为论文共创者之一，再次成为关注焦点。这项技术不仅展示了DeepSeek在AI领域的深厚积累，也预示着未来AI模型训练和推理方式的重大变革。

NSA的核心价值

NSA是一种专为超快速长上下文训练与推理设计的硬件对齐且可原生训练的稀疏注意力机制。根据官方介绍，NSA通过动态分层稀疏策略、粗粒度token压缩和细粒度token选择等核心组件，大幅优化了现代硬件性能。特别是在64K长文本场景下，NSA实现了解码速度提升11.6倍、前向传播9倍加速、反向传播6倍加速。这些数据表明，NSA不仅显著提升了训练效率，还在推理相关基准测试中表现出色。

具体来看，NSA在DROP和GSM8K两个基准测试中的表现尤为突出，分别提升了+0.042和+0.034。这一成果表明，DeepSeek的预训练有助于模型发展出专门的注意力机制，同时过滤掉不相关的注意力计算，从而实现更高效的资源利用。

梁文锋的技术贡献

作为DeepSeek的创始人，梁文锋在这项技术的研究中发挥了重要作用。梁文锋1985年出生于广东湛江吴川，毕业于浙江大学信息与电子工程学系本科和硕士，拥有丰富的量化投资经验和AI技术背景。他曾任幻方量化的技术负责人，在量化投资领域积累了深厚的实践经验。此次参与NSA的研发，正是他将AI技术和实际应用相结合的一次成功尝试。

梁文锋在接受采访时提到，NSA的设计灵感来源于对现有注意力机制的深入分析。他认为，传统的全注意力模型虽然功能强大，但在处理长文本时存在明显的效率瓶颈。因此，他带领团队开发了NSA，旨在通过稀疏化策略解决这一问题。NSA不仅能够与全注意力模型相媲美，甚至在某些任务上表现得更加优秀。

NSA带来的行业影响

NSA的发布引发了AI行业的广泛关注。首先，它为长文本处理提供了全新的解决方案。在当前的大语言模型时代，长文本生成和理解是许多应用场景的核心需求。NSA的高效性使其成为处理此类任务的理想选择。其次，NSA的硬件对齐特性使得其更容易被部署到现有的计算平台上，降低了企业的技术迁移成本。

此外，NSA还可能推动AI架构的进一步创新。尽管注意力机制已提出多年，但很少有企业敢于大规模改动其核心架构。DeepSeek通过引入多头潜在注意力（MLA）和混合专家架构（DeepSeekMoE），开创了全新的技术方向。这种大胆尝试不仅展现了DeepSeek的技术实力，也为其他研究者提供了宝贵的参考。

未来展望

随着NSA的广泛应用，我们可以期待更多基于稀疏注意力机制的创新技术出现。梁文锋表示，DeepSeek将继续深耕AI领域，探索更多可能性。无论是改进现有模型还是开发全新架构，DeepSeek都将致力于推动AI技术的发展，为社会创造更大价值。