这次合作可谓实打实的“王炸”。

北大计算机学院与DeepSeek团队联合提交的论文，正在冲击ACL 2025最佳论文大奖。这篇论文由梁文锋亲自提交，从技术突破到实际应用，都展现出惊人的潜力。

今年的投稿量直接突破八千大关，创下了ACL历史最高纪录。对比2024年的四千四百多篇，今年的投稿量几乎翻倍。这让竞争变得更加激烈，也更考验论文的含金量。

NSA技术的突破性表现值得关注。这项由北大和DeepSeek共同研发的原生稀疏注意力机制，已经在Meta Review中获得4.5分的高分，接近满分5分的门槛。这个分数意味着它已经具备冲击最佳论文的实力。

传统注意力机制就像一个全副武装的士兵，不管多长的文本都要逐个对比。这种“全面扫描”的方式虽然可靠，但效率自然就低了。NSA则像一个精锐小队，只关注关键位置，既保证了精度又大幅提升了效率。

这项技术的实际应用价值不容小觑。在自然语言处理领域，文本长度往往直接影响处理效率。NSA通过优化注意力机制，让模型在处理长文本时也能保持高效，这对大模型的训练和推理都具有重要意义。

技术革新：NSA如何实现算力平权

NSA的核心在于“稀疏注意力”设计。这种机制让模型在处理文本时，像聚焦镜头一样，只关注最相关的信息点。相比传统全注意力机制，这种设计大幅降低了计算复杂度。

在实验测试中，NSA展现出惊人的性能优势。它在处理长文本时，既保持了传统注意力机制的准确性，又显著提升了计算效率。这种平衡让模型在保持性能的同时，大幅降低了算力需求。

实际应用：从学术研究到产业落地

NSA技术的潜力不仅体现在学术层面，更在实际应用中展现出强大生命力。从大模型训练到推理优化，从文本处理到语音识别，这项技术都能带来显著提升。

在交通流量预测领域，LEAF方法通过结合大语言模型的判别能力，实现了更精准的预测效果。这种创新思路为智能交通系统提供了新思路，也验证了NSA技术的广泛适用性。

学术突破：多项研究成果同步推进

除了NSA技术，北大团队在多个领域取得突破。数学推理增强方法通过Safe验证框架，为高风险领域提供可验证的推理解决方案。这为数学教育、代码生成等场景提供了全新思路。

大语言模型在交通预测中的应用也取得进展。LEAF方法通过双分支结构和排序损失函数，有效提升了预测准确率。这种创新思路为智能交通系统提供了新范式。

人才梯队：年轻学者引领技术革新

袁境阳是北大计算机学院的硕士生，师从张铭教授。他专注于高效大语言模型和稀疏注意力机制研究，曾获北京市优秀毕业生称号。

罗钧宇作为博士生，研究方向涵盖高效LLM、后训练和自适应学习。他在ICML、CVPR等顶级会议发表多篇论文，展现出扎实的科研能力。

赵禹昇关注图神经网络和时空预测，他的研究聚焦测试数据的分布偏移问题，为模型鲁棒性提升提供新思路。

刘成武在自然语言处理领域深耕，他的研究涉及数学推理和自动定理证明，为大模型的逻辑能力提升提供新路径。

学术领军人：张铭教授的科研布局

张铭教授作为北大计算机学院二级教授，带领团队在多个领域取得突破。他提出的LINE模型成为图机器学习领域的基准模型，单篇引用超六千次。

近年来，张铭教授团队在顶级会议表现亮眼。2025年ICML斩获4篇论文，AAAI也有5篇入选。这种持续产出能力，体现了团队强大的科研实力。

从基础研究到技术应用，从人才培养到学术引领，北大与DeepSeek的合作正在推动人工智能领域不断前进。这些成果不仅为学术界带来新思路，也为产业界提供了切实可行的技术方案。