主要观点总结
DeepSeek 发布了新论文，提出了一种新的注意力机制 NSA。创始人梁文锋参与了论文的编写和上传。NSA 结合算法创新与硬件适配优化，实现了超快速长文本训练。梁文锋在人工智能领域拥有广泛的影响力，他参与了多个项目并创立了 DeepSeek 公司。他的管理风格以及招聘策略在业界引起了广泛关注。此外，DeepSeek 的发展引起了讨论，关于未来梁文锋的管理方式是否会转变也留待观察。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek 发表论文提出新的注意力机制 NSA
据论文介绍，NSA 采用动态分层稀疏策略，结合了粗粒度的标记压缩与细粒度的标记选择，以实现全局上下文感知和局部精度。优化可以在不牺牲性能的情况下加速推理并降低预训练成本。
关键观点2: DeepSeek 团队结合算法创新与硬件适配优化
DeepSeek 团队将算法创新与硬件适配优化相结合，实现了超快速长文本训练。NSA 与现代硬件的优化设计相配合，性能相当于或超过全注意力的模型水平。
关键观点3: DeepSeek 创始人梁文锋的背景与贡献
梁文锋是 DeepSeek 的创始人，他在人工智能领域有广泛的影响力。他曾在艾麒信息工作，并在那里担任过部门经理。他参与了多个项目并创立了自己的公司。他的管理经验和对技术的热情使他能够成功吸引和留住顶尖人才。
关键观点4: DeepSeek 的管理风格与团队结构
DeepSeek 采用扁平化结构，鼓励员工自由发挥特长，并倡导开放、协作的文化。这种管理风格有助于提升团队协作效率，降低管理成本。
关键观点5: DeepSeek 的影响与未来发展
DeepSeek 的成功引起了业界的广泛关注。其创新的文化和高效的团队组建方式被其他公司视为借鉴的榜样。未来，DeepSeek 的发展及其创始人的管理方式转变将受到关注。
文章预览
作者 | 褚杏娟 2 月 18 日，DeepSeek 发布了一篇新论文，提出了一种新的注意力机制——NSA。值得注意的是，创始人梁文锋参与编写并亲自上传了该论文。 根据论文介绍，DeepSeek 团队将算法创新与硬件适配优化相结合，以实现超快速长文本训练。NSA 采用动态分层稀疏策略，将粗粒度的标记压缩与细粒度的标记选择相结合，以兼顾全局上下文感知和局部精度。NSA 针对现代硬件进行了优化设计，可以在不牺牲性能的情况下加速推理并降低预训练成本。在通用基准测试、长文本任务和基于指令的推理中，NSA 与全注意力的模型水平相当甚至超过其性能。 这其实是梁文锋的常规操作，有着很大影响力的 DeepSeek-R1 论文、DeepSeek-V3 论文都是他参与编写和亲自提交的。但由于梁文锋一直非常低调，近期除了在央视镜头中，我们很难在其他场合看到他的身影。这
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