这篇论文介绍了一种名为NSA（Natively Sparse Attention）的新型稀疏注意力机制，旨在提高长上下文建模的效率，同时保持模型的性能。

1. 研究背景：问题：长上下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准的注意力机制由于其高计算成本而带来了显著的挑战。难点：现有的稀疏注意力方法在实际部署中往往未能实现预期的加速效果，主要因为它们在推理阶段有效，但在训练阶段缺乏支持。相关工作：现有的稀疏注意力方法包括KV缓存驱逐方法、基于块的选择方法和采样、聚类或哈希选择方法，但这些方法在实际应用中存在局限性。

以下是基于你提供的信息生成的第9天学习任务的完整描述：

第 9 天：位置编码与多头注意力（5 小时）

以下是“第 8 天：自注意力机制详解”的详细学习计划，专注于理解 Transformer 中的自注意力（Self-Attention）机制。学习时长为 5 小时，适合在第 6-7 天微调 BERT 的实践基础上，深入掌握其核心技术——自注意力。计划包括理论学习、数学推导和动手计算，确保从概念到实践全面理解。

第 8 天学习计划：自注意力机制详解（5 小时）

机器之心报道

机器之心编辑部

注意力机制是一种在大模型中广泛使用的技术，其原理及解决的问题可以通俗地表述如下：

2月18日，在大洋彼岸的马斯克秀出最新大模型Grok 3当天，国产AI公司深度求索（DeepSeek）最新一篇论文引发关注，创始人梁文锋在署名之列，并2月16日提交到预印本平台arxiv。

这篇论文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention，原生稀疏注意力)。据DeepSeek，上下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准注意力机制的高计算成本带来了巨大的计算挑战。NSA（稀疏注意力）在提高效率同时，为提高模型能力提供新的方向，实现将算法创新与硬件对齐的优化相结合，进行高效的长上下文建模。

YOLO系列算法的革新之旅

YOLO（You Only Look Once）算法自问世以来，就以其卓越的性能和速度在目标检测领域占据着举足轻重的地位。如今，随着YOLOv10的推出，我们见证了这一算法的全新高度。从YOLOv5的模块化设计到YOLOv8的Anchor-Free点检测，再到YOLOv10的无需NMS训练，每一步的创新都在不断刷新我们对实时目标检测的认知。