前不久，谷歌正式发布了其最新的人工智能模型套件Gemini 2.0。这一新的系列模型以其令人瞩目的速度和极高的上下文处理能力，再次引发了科技界的热议，成为了AI技术发展的一个重要里程碑。Gemini 2.0系列的推出，尤其是2.0Flash模型，其速度竟然比前一代提升了60倍，上下文处理长度增加了16倍，这无疑是在推动人工智能发展方面迈出了重要的一步。 Gemini 2.0包含了多个版本，分别定位 ...

近日，金融界爆出一条重磅消息：辉达公司申请了一项名为“使用扩散进行合成图像增强的上下文保留”的专利，公开号为CN119494786A。这项专利的申请日期为2024年8月，专利摘要显示，辉达提出了一种利用扩散模型生成合成图像的方法，旨在逼真地添加增强效 ...

实验表明，在解码64k上下文时，基于softmax架构的注意力计算占到总延迟的70%-80%。而在不影响性能的前提下，NSA在64k上下文的解码、前向传播和反向传播中均实现了显著加速。

据介绍，DeepSeek 的这篇新论文提出了一种新的注意力机制 ——NSA。这是一个用于超快长上下文训练和推断的本地可训练的稀疏注意力机制，并且还具有与硬件对齐的特点。 论文标题：Native Sparse Attention: ...

DeepSeek在AI领域的发展一直备受关注，其最新论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse ...

编译 | 陈骏达 编辑 | Panken 智东西2月19日报道，在DeepSeek公布最新稀疏注意力框架NSA论文的5小时后，“大模型六小虎”之一、月之暗面Kimi团队公布了一篇类似主题的MoBA论文，并声称在长文本上下文中实现了高效、 ...

PANews 2月18日消息， DeepSeek 宣布推出NSA（稀疏注意力机制），该机制与硬件高度一致且支持本机训练，旨在实现超快速的长上下文训练和推理。通过针对现代硬件的优化设计，NSA在加速推理速度的同时显著降低预训练成本，且不会影响模型性能。

2月18日，DeepSeek团队发布了一篇新论文，介绍了一种改进的稀疏注意力机制NSA，适用于超快速的长上下文训练与推理。NSA以性价比极高的方式在训练阶段应用稀疏性，在训推场景中均实现速度的明显提升，特别是在解码阶段实现了高达11.6倍的提升。

开播时间 | 2-20 09:00 华夏基金：解盘一刻 开播时间 | 2-20 09:00 光大证券雪姐：阳光早参-机器人大爆发！哪些环节有机会？ 开播时间 | 2-19 20:00 天弘基金：AI+投资新机遇，科技引领财富增长 开播时间 | ...

DeepSeek在论文中介绍，NSA采用动态分层稀疏策略，将粗粒度标记压缩与细粒度标记选择相结合，以保持全局上下文感知和局部精度。通过两项关键创新推进稀疏注意力设计：第一，通过算术强度平衡算法设计实现了显着的加速，并针对现代硬件进行了实现优化。第二， ...