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梁文锋获奖了

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进一步信息揣测

• 硬件优化陷阱：许多稀疏注意力方案虽理论计算量减少，但因内存访问模式与GPU架构（如GQA/MQA）不匹配，实际推理速度可能无提升甚至更差，需警惕“纸面性能”宣传。
• 训练阶段成本盲区：主流稀疏化方法仅在推理阶段应用，导致预训练仍需全注意力计算，长文本模型训练成本仍居高不下，NSA的“原生可训练”设计直击这一行业痛点。
• GPU硬件对齐内幕：NSA采用分块（Blockwise）数据处理策略，是因其深度适配Tensor Core特性（如内存连续访问），这种硬件级优化需芯片架构经验，非公开文档能获知。
• 动态稀疏的工程权衡：NSA的三分支架构（压缩/选择/滑动窗口）实为动态调整稀疏模式的工程妥协，业内通常只公开静态稀疏方案，动态实现细节多靠团队试错积累。
• 长文本预训练资源门槛：传统方法因无法在预训练阶段稀疏化，导致64k以上上下文训练需超算级资源，NSA可能降低90%+成本，此数据通常仅内部测试可见。
• 稀疏化性能损失潜规则：行业普遍存在推理阶段强制稀疏导致模型性能下降5-15%的现象，NSA的“原生训练”可能通过梯度传播优化弥补，但具体技术细节未完全公开。
• 专利壁垒风险：NSA的端到端设计可能涉及GPU厂商未公开的指令集优化，存在被硬件公司专利封锁的风险，此类博弈信息仅限核心圈层知晓。