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徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
大同市（城区、南郊区、新荣区）
咸宁市（通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县）
昭通市（威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县）
宿州市（埇桥）
镇江市（京口、润州、丹徒）
三明市（梅列、三元）️
南昌市（青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
佳木斯市：郊区（部分区域未列出）、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。
葫芦岛市：龙港区、南票区、连山区。
白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
宝鸡市（渭滨、日照台）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
宜春市（袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道）
徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
无锡市广东香烟批发，首选之地，品质保证，尽在这里！电话-400各市区电话（梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山）
淮安市（淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇）
南充市（顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
焦作市（解放、中站、马村、山阳）
湛江市（遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇）
吉林市（昌邑、龙潭、船营、丰满）
大连市（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州）
双鸭山市：尖山区（部分区域未列出）、岭东区和宝山区（部分区域未列出）、四方台区和集贤县（部分区域未列出）。
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县）
宿迁市（宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
张家界市（永定、武陵源）
白山市：浑江区、江源区。
来宾市（象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县）
桂林市（象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县
威海市（环翠）
新莆田市（城厢、涵江、秀屿）
承德市（双桥、双滦）
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
乐山市（市中、沙湾、五通桥、日照口河）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
桂林市（七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
广州市（越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
临沂市（兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县）
铁岭市：银州区、清河区。
桂林市（秀峰、叠彩、象山、随州、雁山）
商丘市（睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
朝阳市：双塔区、龙城区。
张家界市（永定、武陵源）
成都市（武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市）
柳州市（柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇）
赣州市（南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县）
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
南白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
益阳市（南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县）
佳木斯市（前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区）
锡林郭勒盟（多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗）
常州市（天宁、钟楼、新北、武进、日照坛）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区） 成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）
南通市（崇州、港闸、通州）
遵义市（红花岗、汇川）
岳阳市（岳阳楼、云溪、君山）
桂林市（象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县）
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巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
宁波市（鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
宜春市（袁州）
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景德镇市（昌江、珠山）
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大庆市（萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同）
合肥市（蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站）
成都市（锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县）
日照市（五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区）
德州市（陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区）
临沂市（兰山、罗庄、河东）
漳州市（芗城、龙文）
常州市（钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市）
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扬州市（广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇）
石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）
铁岭市：银州区、清河区。
辽源市：龙山区、西安区。
安庆市（迎江、大观、宜秀）
张家口市（怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区）
宜昌市（西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区）
湖州市（南湖、秀洲）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
镇江市（丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇）
南昌市（青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
遂宁市（大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区）
桂林市（叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
本溪市：平山区、明山区、溪湖区、南芬区。
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
贵阳市（南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河）
嘉义县（朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
湛江市（遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇）
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青岛市（市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨）
鹤岗市：向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。
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吉林市：船营区、昌邑区、龙潭区、丰满区。
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太震撼了！梁文锋携DeepSeek团队丢出注意力新机制重磅论文，网友：这才是真正的OpenAI
太震撼了！梁文锋携DeepSeek团队丢出注意力新机制重磅论文，网友：这才是真正的OpenAI
DeepSeek 发布了最新的研究成果——原生稀疏注意力。这项技术有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本的能力，同时还能兼顾效率。
就在马斯克发布grok3，sam altman 还在犹豫要不要开源时，刚刚梁文锋作为co-authors携deepseek研究团队丢出重磅研究论文成果，DeepSeek 发布了最新的研究成果——原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）！ 这项技术有望大幅提升下一代大语言模型处理长文本的能力，同时还能兼顾效率，可谓是 LLM 领域又一里程碑式的进展！
简单来说，论文的核心贡献如下：
LLM 长文本能力再突破！DeepSeek 发布原生稀疏注意力 NSA：硬件友好又高效，训推一体化！
废话不多说，我们一起来扒一扒这篇论文：
先了解一下论文的背景
近年来，我们见证了长文本建模在 AI 领域的重要性日益凸显。无论是深度推理、代码库生成、还是多轮对话，都离不开模型对长序列信息的有效处理能力。像 OpenAI 的 o-series 模型、DeepSeek-R1、以及 Google Gemini 1.5 Pro 等，都展现了处理超长文本的强大潜力。
然而，传统 Attention 机制的计算复杂度随着序列长度的增加而呈平方级增长，这成为了制约 LLM 发展的关键瓶颈。计算成本高昂，延迟成为问题， 如何在保证模型性能的同时，提升长文本处理的效率，成为了亟待解决的难题
稀疏注意力应运而生，它被认为是提升效率，同时维持模型能力的有希望的方向。DeepSeek 的 NSA 技术正是在这个方向上迈出了重要一步！
DeepSeek NSA：原生稀疏注意力，训推一体化，硬件友好
DeepSeek 提出的 NSA (Native Sparse Attention，原生稀疏注意力) 机制，巧妙地将算法创新与硬件优化相结合，旨在实现高效的长文本建模。
NSA 的核心亮点可以概括为以下两点：
1.动态分层稀疏策略： NSA 采用了一种动态分层的稀疏策略，结合了粗粒度的 Token 压缩 和 细粒度的 Token 选择。这种策略既能保证模型对全局上下文的感知，又能兼顾局部信息的精确性
2.两大关键创新：
算术强度平衡的算法设计与硬件优化： NSA 通过精巧的算法设计，并针对现代硬件进行了实现优化，显著提升了计算速度
端到端可训练： NSA 支持端到端训练，这意味着它不仅在推理阶段高效，还能减少预训练的计算量，同时不牺牲模型性能！
实验效果惊艳：性能不降反升，速度大幅提升！
实验结果令人振奋！如图 1 所示，在通用基准测试、长文本任务和指令推理方面，使用 NSA 预训练的模型性能不仅没有下降，反而超越了 Full Attention 模型！
更重要的是，在处理 64k 长度的序列时，NSA 在解码、前向传播和反向传播等各个阶段都实现了显著的速度提升，最高可达 11.6 倍！ 这充分证明了 NSA 在模型生命周期各个阶段的效率优势
现有稀疏注意力方法的局限性
论文也深入分析了现有稀疏注意力方法的局限性，主要体现在两个方面：
1.推理效率的“假象”： 很多方法虽然在理论上实现了稀疏计算，但在实际推理延迟方面提升有限。这主要是因为：
• 阶段限制的稀疏性： 例如，有些方法只在自回归解码时应用稀疏性，但在预填充阶段仍然需要大量计算
• 与先进 Attention 架构的不兼容性： 一些稀疏注意力方法难以适配像 MQA 和 GQA 这样的现代高效解码架构，导致内存访问瓶颈依然存在
2.可训练稀疏性的“神话”： 许多方法主要关注推理阶段的稀疏性，而忽略了训练阶段。这导致：
• 性能退化： 后验应用稀疏性可能导致模型偏离预训练的优化轨迹。
• 训练效率需求： 长序列训练对于提升模型能力至关重要，但现有方法在训练效率方面存在不足。
• 不可训练的组件： 一些方法引入了不可微的离散操作，阻碍了梯度传播，限制了模型学习最佳稀疏模式的能力。
• 反向传播效率低下： 一些理论上可训练的方法，在实际训练中效率低下，例如 Token 粒度的选择策略可能导致非连续的内存访问，影响硬件利用率。
NSA 的核心组件：分层稀疏，逐层优化
为了克服上述局限性，NSA 架构采用了分层 Token 建模，并通过三个并行的注意力分支处理输入序列：
1. 压缩注意力 (Compressed Attention)： 处理粗粒度的模式，通过压缩 Token 块来捕获全局信息。
2. 选择注意力 (Selected Attention)： 处理重要的 Token 块，选择性地保留细粒度的信息。
3. 滑动窗口注意力 (Sliding Window Attention)： 处理局部上下文信息。
这三个分支的输出通过一个门控机制进行聚合。为了最大化效率，NSA 还专门设计了硬件优化的 Kernel
写在最后：
DeepSeek 的 NSA 技术为长文本建模带来了新的突破。它不仅在性能上超越了传统的 Full Attention 模型，更在效率方面实现了显著的提升，尤其是在长序列场景下。NSA 的 硬件友好设计 和 训推一体化特性，使其在实际应用中更具优势，有望加速下一代 LLM 在长文本处理领域的应用落地。
这项研究无疑为稀疏注意力领域带来了新的思路和方向。未来，我们期待看到更多基于 NSA 技术的创新应用，共同推动 AI 技术的进步！
最后不得不在强调一下，梁文锋不仅是deepseek ceo，很明显他还在研究的最前沿参与研究，这是令我最震撼的，他不仅有管理能力，而且还真正的懂AI，deepseek前途无量
各路网友都在喊，这才是真正的OpenAI。
来源：AI寒武纪，原文标题：《太震撼了！梁文锋携DeepSeek团队丢出注意力新机制重磅论文，网友：这才是真正的OpenAI》
风险提示及免责条款
市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。
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