在最近举行的ACL 2025颁奖典礼上，DeepSeek和Peking University和Liang Wenfeng的个人“卖出”的论文赢得了最佳纸质奖。这项研究提出的本地杂物散布注意力（NSA）的机制为自然语言处理领域的卓越突破提供了新的想法。目前，DeepSeek赢得了大奖，这再次吸引了学术界对这项切割技术的关注。引起关注始终是AI在Zhihu讨论的热门话题之一。许多AI开发人员在Zhihu面前解码了科学研究的结果，并共享了开发经验。本地杂物散布的注意力是什么？ Zhihu的许多答案用作AI开发人员的“解码器”，使用类似真人的隐喻来能够使专业和技术概念构成专业和技术概念。齐胡回答说，李明胡是在超市购物的NSA机制。 “这就像在BI上购买某人的牙膏G超市。传统方法是单独浏览所有容器。 NSA机制将做两件事：一个是“数据压缩”，首先找到超市指南地图，以确定地板的一天至日清洁，清洗保护区。 “他认为，这种机制类似于人类思维过程，更像人类，这可以显着提高计算机的训练速度和推理，降低成本并保持准确性。
更实用的路线将从命题和技术观点中做出深刻的解释。 Fudan University和Zhihu的计算机技术硕士NIL-9解释了NSA的三个主要组成部分：压缩模块，选择的选择和关注模块，并指出：“ NSA不仅包含记忆压缩的概念，而且还会在此基础上引入稀疏性，还会增加端位的位置。DeepSeek在亚洲研究所的作用的IendStraken数字压缩算法。 AI的从业者蜂拥而至，并在这里成为Aktibo。迄今为止，齐胡（Zhihu）在技术和AI领域收集了1600万学生，356万，深入的技术创建者和AI主题，并积累了858万与AI相关的问题，对专业人工智能专业人士的答案超过2000万。 Zhihu已成为开发人员启动项目，讨论方向和显示结果的基础，为切割AI技术和应用程序提供了重要的Windows更改和趋势指南。
