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　　NSA技术将AI行业的焦点从模型规模竞赛转向算力效率竞赛，成为2025年上半年最具影响力的底层技术突破之一。DeepSeek-R1的发布引发了AI行业的价值重估，其低成本和同效能的开源技术改变了人们“有卡才行”的传统认知。NSA进一步实现了长下文的算力平权，使开源模型也能达到闭源模型如ChatGPT、Gemini等才能满足的上下文窗口。NSA将长文本处理速度提高了最多11倍，通过算法创新和硬件改进提高效率而不牺牲性能。

　　NSA是对传统注意力机制的一次革新。传统模型依赖全注意力机制，每个Token与其他所有Token进行比较，虽然对短文本有效，但随着文本长度增加，计算成本显著上升。NSA采用了动态分层的稀疏策略，通过三条并行的注意力分支来处理输入序列：压缩注意力、选择性注意力和滑动注意力。这种设计不仅平衡了计算密度，还针对现代硬件进行了优化，显著提升了运行速度，并实现了端到端的训练模式，在确保模型性能的前提下大幅降低了预训练的计算量。

　　除了NSA论文外，张铭教授团队还有其他几篇论文上榜。其中一篇是首个从数据中心视角系统性剖析LLM高效后训练的综述，提出了涵盖数据选择、质量增强、合成数据生成、数据蒸馏与压缩及自演化数据生态的分类框架。另一篇是首个大规模、高质量的金融多模态评估数据集FinMME，包含超过11,200个金融研究样本，覆盖18个核心金融领域和10种主要图表类型。此外，还有一篇关于大语言模型中的数学推理增强方法，提出了一种创新的Safe验证框架，从根本上识别并消除幻觉。最后，还有一篇基于大语言模型的交通流量预测方法，提出了一种新的LEAF方法，利用大语言模型的判别能力来提高预测准确性。

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　　泽连斯基与美国副总统及国务卿会谈 讨论伊斯坦布尔谈判等问题 乌美共商停火与合作

　　DeepSeek R2的研究成果已经接近。最近，DeepSeek和清华大学的研究者发表了一篇论文，探讨了奖励模型在推理时的Scaling方法。强化学习（RL）已广泛应用于大规模语言模型（LLM）的后训练阶段

　　5月前后，DeepSeek动作频繁，尽管没有推出大家期待的R2，但一系列前期活动已经为R2做了充分铺垫。5月14日，一篇关于DeepSeek V3的论文揭示了梁文峰如何实现“极致降本”

　　2月18日，DeepSeek官方在海外社交平台X上发布了一篇关于NSA（Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力）的技术论文。这种机制用于超快速长文本训练与推理，硬件对齐且可原生训练

　　“接硕士研究生论文，一口价4999元，7日定稿盲审无忧，985博士团队1V1指导”“一家‘有温度’的985博导团队，主打‘以诚待人、靠谱辅导’，愿意用所有精力，为你的论文之路提供支持”“论文辅导！超过5000人的导师团队，不论哪个专业，我们...

　　一道只有ABC三个选项的题，班上有十几个学生选了D，老师的震惊与愤怒可想而知。一篇妇科论文中出现“男性患者”，足以让人瞠目结舌。媒体报道称，在知网搜索发现，还有多篇类似“男女不分”的论文

　　近期，一篇医学学术论文中提到“男性妇科病患者”的内容引起了广泛关注。5月5日，有网友发布视频称，在定州市妇幼保健院一名医护人员的论文中发现了“52例输卵管妊娠男患者”的描述，这一发现被网友戏称为“学术奇迹”