DeepSeek推出NSA机制加速长上下文训练推理
人工智能领域迎来新突破。DeepSeek近日正式发布了名为NSA（Native Sparse Attention）的全新稀疏注意力机制，这是一套专为长文本训练与推理场景打造的加速方案。
该机制的核心优势在于其底层设计：从架构之初便与现代硬件深度协同，原生支持可训练特性，区别于多数后期拼凑的方案。DeepSeek此次推出的NSA，旨在彻底解决超长上下文场景中的效率瓶颈。
具体而言，NSA通过硬件层级的定向优化，显著提升了推理速度并降低了预训练成本。更关键的是，这种效率提升并未以牺牲模型质量为代价——在多项基准测试、长上下文任务以及指令推理场景中，NSA与传统全注意力机制模型表现持平，甚至在某些测试中略占优势。
这不仅是技术可行性的验证，更是一次硬实力的展示。长上下文处理长期受制于注意力机制的高昂计算开销，而NSA提供的技术路线，至少在效率与性能的平衡上，迈出了坚实的一步。
当然，这一机制也标志着AI长上下文处理不再等同于“算力消耗战”。当稀疏注意力与硬件原生设计深度融合，整个行业的预训练与推理成本格局，或许即将迎来重大变革。
相关攻略
实测阿里Qwen3 7Max在编程竞技榜全球第二，超越GPT-5 5等模型。前端网页设计与六宫格2048游戏测试中，其表现优于前代，但不及ClaudeOpus4 7和Gemini3 5Flash。接入Codex后能力提升，但存在工具调用不稳定问题，提示词质量对发挥模型能力至关重要。
深度求索服务今日上午出现部分中断，波及网页端和应用程序接口。官方于十点二十一分定位问题，十点五十分修复，持续约半小时。这已是二〇二六年五月第五次服务波动，其中两次达完全中断级别。
春节期间，AI领域的DeepSeek成为各大社交平台和科技媒体的热议焦点。从公司背景、创始团队到其创新的模型架构设计，引发了行业内的广泛讨论。许多专业人士和自媒体都在积极测试它的实际应用能力。 那么，对于广大普通用户——无论是职场人士、在校学生，还是需要兼顾家庭的父母——DeepSeek这款AI工具
Redis创始人Antirez开源了ds4项目，用纯C代码将DeepSeekV4Flash模型在128GBM3MaxMacBook上跑通，支持1M上下文。项目采用不对称2-bit量化压缩大部分参数，关键路径保持全精度，并将KVCache扩展至SSD，利用硬件特性降低内存需求。该定制化方案实现了可接受的性能与质量平衡，适合代理任务等特定场景。
DeepSeek研究员陈德里利用智能体协作，在约2小时人类投入下于6天内完成一篇46页论文。论文提出了研究智能体L1-L5自主分级体系，分析了四种主流架构及其适用场景，对比了17个现有系统。研究指出当前前沿已达L4受限自主水平，但迈向完全自主的L5仍需克服持续知识积累、可靠自我评估等核心瓶颈，并明确了。
热门专题
热门推荐
目前，因DRAM与NAND闪存等存储元件供应严重短缺，Valve旗下SteamDeckOLED的512GB和1TB版本售价分别已涨至789美元和949美元。同时，原有的LCD型号已停产，导致入门门槛大幅提高。AI基础设施建设需求进一步推高存储成本，市场反响争议较大。
五匹核心名马分别与特定武将配合可形成优势：赤兔配曹操或马超助连顺，爪黄配曹植或鲁肃重组牌型，大象配公孙瓒或袁术增强随机性，的卢配马超或曹操提供冲击波配件，绝影配曹操或诸葛亮微调点数。控制流可选曹操加绝影或的卢，进攻流选马超配赤兔或的卢。
omp是基于Pi二次开发的开源AI终端编程智能体，核心代码约2 7万行Rust代码，支持40余家模型供应商和32个内置工具。其独创Hashline哈希锚定编辑技术，集成LSP和DAP协议，驱动真实浏览器，实现终端内代码编辑、重构、调试与搜索的深度联动。
刘强东在内部讲话中承诺，京东不会开除任何被机器人取代的一线员工，并启动“涅槃项目”培训蓝领转岗。京东持续加大人力与研发投入，AI已覆盖3000多个场景，同时计划建设全球最大具身智能数据采集中心。
人工智能生成软件正深刻改变内容创作方式。它基于深度学习等技术，能自动生成文本、图像等内容，显著提升工作效率，广泛应用于新闻、营销等领域。然而，生成内容有时缺乏独特性，且可能被滥用制造虚假信息，引发伦理担忧。未来，该技术将持续进化，但需平衡创新与规范，确保其健康发展。