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榆林市（榆阳区,横山区）朝阳市（双塔区、龙城区）
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常州市（天宁区、钟楼区、新北区、武进区）
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扬州市（广陵区、邗江区、江都区.宝应县）
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温州市（鹿城区、龙湾区、瓯海区、洞头区）
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舟山市（定海区、普陀区）
台州市（椒江区、黄岩区、路桥区）
湖州市 (吴兴区，织里，南浔区)
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论文题为《原生稀疏注意力：硬件对齐和原生可训练的稀疏注意力》，其核心内容直指当前大语言模型面临的计算成本挑战，特别是长上下文建模的高昂代价。面对这一难题，论文提出了一种创新的解决方案——NSA（Native Sparse Attention），即原生可训练的稀疏注意力机制。
NSA通过结合算法创新与硬件优化，旨在实现高效的长上下文建模。它采用了一种动态分层稀疏策略，巧妙地将粗粒度的token压缩与细粒度的token选择相结合，从而在保证上下文意识的同时，也确保了局部精度。这一策略不仅提高了效率，更在保持模型能力方面展现出了巨大潜力。
论文中，DeepSeek团队详细阐述了NSA的两项关键创新。首先，他们通过算术强度平衡算法设计，以及对现代硬件实现的优化，实现了显著的计算加速。这一创新不仅提升了计算效率，更为大规模模型的训练和应用提供了有力支持。其次，NSA启用了端到端训练，这一举措使得在不牺牲模型性能的前提下，大幅减少了训练前的计算量。
实验结果显示，采用NSA预训练的模型在多个基准测试中表现优异，不仅保持了与全注意力模型相当的性能，甚至在长上下文任务和基于指令的推理中超越了后者。更令人振奋的是，NSA在解码、向前传播和向后传播过程中，对于64k长度序列的处理速度实现了对全注意力的大幅超越，这充分验证了其在整个模型生命周期中的高效性。
