DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”？梁文峰剑指上下文：处理速度提10倍、要“完美”准确...

主要观点总结

昨日，ACL公布了2025年的获奖论文，其中中国作者比例超过51%，位居榜首。DeepSeek团队中的梁文锋作为通讯作者联合北京大学等发表了获奖论文，提出了名为 NSA 的可原生训练的稀疏注意力（Natively trainable Sparse Attention）机制，该机制实现了高效的长上下文建模。论文揭示，NSA在真实世界语言语料库上的综合实验评估表现出色，准确率堪称“完美”，并且在推理相关的基准测试中取得了显著提升。此外，该团队的研究还涉及模型效率的提升和与硬件适配的推理加速等方面。

关键观点总结

关键观点1: ACL 2025年获奖论文发布

中国作者占比超过51%，成为主要贡献国；DeepSeek团队联合北京大学等发表了获奖论文。

关键观点2: NSA（可原生训练的稀疏注意力）机制提出

这是一种新的长上下文建模方法，结合了算法创新与硬件对齐优化，旨在实现高效的长上下文建模。

关键观点3: NSA的实验评估结果

经过真实世界语言语料库上的综合实验评估，NSA显示出极高的准确率；在推理相关的基准测试中取得了显著提升；并且在一系列评估中表现出良好的性能，包括在各种长上下文挑战任务上的优势。

关键观点4: 模型效率提升和硬件适配的推理加速

NSA的设计考虑了与硬件的适配，实现了推理加速；此外，通过优化块式稀疏注意力提高了模型效率。

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