DeepSeek R2还没来，但DeepSeek下一代模型的更新，已经提前在今年的ACL最佳论文中"剧透"了。 昨天，全球自然语言处理领域的顶级会议ACL公布了今年的最佳论文。 这个会议堪称自然语言处理领域的"世界杯"，不仅是未来一两年大语言模型的风向标，而且从这里走出的顶尖技术，往往会迅速被全行业采纳。当年颠覆 了整个AI领域的Transformer架构，最初就是在这里崭露头角的。 而今年，一篇由DeepSeek和北京大学联合完成的论文斩获了"最佳论文奖"：《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》。 从标题就能看出，这是一篇非常硬核的技术论文，关键词密度拉满：Sparse Attention（稀疏注意力）、Hardware-Aligned（硬件对齐）、Trainable（可训 练）…… 但即便如此，它依然值得所有关注大模型未来的人认真读一遍，因为它首次把稀疏注意力从理论推理带进了完整训练流程，在保持模型性能的同时，还带 来了高达11倍的推理加速。 论文第一作者北京大学硕转博研究生袁境 ...