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@rasbt: Added a DeepSeek Sparse Attention (DSA) from-scratch implementation to my LLMs-from-scratch repo thanks to an awesome new reader contrib. W...

@rasbt 2 信息等级 2 1 噪音/剔除；2 较弱；3 普通事实；4 重要行业动态；5 极重大事件。该分数是信息显著性，不是投资建议。 发布：2026-05-23T15:20 抓取：2026-05-24 12:57
🔗 原文链接
AI 研究
摘要

在 LLMs-from-scratch 仓库中新增了 DeepSeek Sparse Attention (DSA) 的从头实现，包含动机、概述和 GPT 风格模型参考实现，作为独立示例代码。

客观事实
  • 向 LLMs-from-scratch 仓库添加了 DSA 实现
  • 实现包含动机、概述和 GPT 风格模型参考代码
DeepSeek Sparse Attention LLMs-from-scratch

原文

Added a DeepSeek Sparse Attention (DSA) from-scratch implementation to my LLMs-from-scratch repo thanks to an awesome new reader contrib.
With motivation, overview, and GPT-style model reference implementation as standalone example code: https://t.co/o2PMhjF0TN https://t.co/jjKyt3aPcR

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