昨天，科技圈的瓜田里炸出了一顆核彈——不是馬斯克的Grok-3（雖然這哥們兒剛在直播間里掏出一把號稱“地球最聰明AI”的AK47，還燒了20萬塊GPU把服務器烤得滋滋冒油），而是中國團隊DeepSeek甩出的一篇純技術論文，標題樸實無華，內容硬核到能砸穿地板：[《NSA：一種讓AI長跑不喘氣的“作弊器”》]
這哪是論文？分明是碼農寫給算力的情書！
1.當馬斯克在秀肌肉，中國團隊在秀腦回路
馬斯克直播Grok-3時，全網都在數他用了多少塊顯卡，仿佛在看一場“燒錢行為藝術”。而DeepSeek的論文，直接甩出一句：“別卷顯卡了，咱換個姿勢。”
他們搞了個叫NSA（原生稀疏注意力）的機制，把傳統AI處理長文本的“蠻力硬扛”變成了“庖丁解?！薄秩犊诚蛩懔诙矗?nbsp;
- 壓縮（把廢話篩掉）、
- 選擇（挑重點盯梢）、
- 滑動窗口（邊跑邊瞄局部細節）。
結果？長文本處理速度飆了11.6倍，預訓練成本還打了對折。用網友的話說：“這屬于薅資本主義算力羊毛，還順手織了件毛衣?！?nbsp;
2. “開掛”的秘訣：把代碼寫成詩
DeepSeek的論文讀起來像極了一首極簡主義碼農詩：
> “我們不造輪子，我們只造火箭推進器?！?nbsp;
他們干了兩件反直覺的事：
- 硬件對齊設計：讓算法和GPU“談戀愛”，內存訪問比德芙還絲滑；
- 動態分層策略：像給AI裝了個“智能探照燈”，全局掃描和局部摳細節兩不誤。
最騷的是，這玩意兒在通用任務上居然比全注意力模型還強，仿佛一個學霸說“我復習時間比你少，但分數比你高”——氣得同行想摔鍵盤。
3. “推理不用人教，AI自學成精”
論文里藏了個更顛覆的彩蛋：GRPO算法。傳統強化學習得配個“監工”（Critic模型）盯著AI干活，而DeepSeek大手一揮：“要啥監工？讓AI自己卷自己！”
原理簡單到像小學生分組PK：
- 一道題生成4個答案，組內互相打分；
- 分高的晉級，分低的滾去重練。
結果？模型自己悟出了“如何用最少步驟解方程”，還能把推理過程寫得像數學課代表的筆記。網友銳評：“這不就是AI版的《葵花寶典》？欲練此功，不用自宮！”
4. 行業地震：從“刷榜狂魔”到“技術菩薩”
DeepSeek這波操作，直接讓港股概念股集體高潮（出門問問暴漲16%，美圖飆了10%），而更深遠的影響藏在論文最后一頁：“我們將開源NSA架構?！?/span>
翻譯成人話：“友商們，作業在此，抄不抄隨你。”
廣電行業已經摩拳擦掌，打算用NSA批量生產短視頻腳本和論文解讀，連“智能秧歌機器人”都可能因此扭得更帶感。難怪有投資人連夜發朋友圈：“以前覺得AI是吞金獸，現在看它像印鈔機?！?/span>
寫在最后：一場“暴力美學”的技術狂歡
馬斯克用20萬塊GPU堆出的Grok-3，像極了土豪炫富；而DeepSeek的NSA，則像極客用一支圓珠筆撬動了地球。
論文末尾那句“未來將持續探索優化方向”，翻譯過來大概是：“這才第一集，下集更炸?！?nbsp;
今夜，我們都是DeepSeek的自來水。
（完）
