2026年10月29日，计算机学院第40期“启明星”讲坛在10305教室顺利举行。本期讲坛由2026级研究生陈震东、陈俐局两位同学分别进行了学术汇报，2026级全体研究生到场参与了此次学术交流活动。
陈震东同学针对大语言模型长序列推理中标准自注意力机制计算复杂度高、KV缓存显存占用随序列长度线性膨胀等痛点，深入剖析了Native Sparse Attention（NSA）的三分支架构与KV供给重构机制。该方法通过将注意力计算划分为全分支、压缩分支和选择分支三个层级，结合KV头维度聚合与序列长度压缩的协同策略，在保持模型长上下文建模能力的同时，将注意力计算复杂度从二次方量级降至近线性量级，显著提升了长文本处理的推理效率，为资源受限场景下的大模型部署提供了高效可行的技术路径。
陈俐局同学聚焦病理图像虚拟染色领域，针对传统病理诊断中HE染色与PAS染色需分别制片、流程繁琐且耗时较长的现实问题，提出了基于深度学习的HE转PAS虚拟染色生成方法。该方法以生成对抗网络与注意力机制相结合的架构为基础，通过学习HE染色图像与PAS染色图像之间的跨模态映射关系，实现了无需额外切片制片即可从HE染色切片直接生成PAS染色效果的虚拟染色，在保留组织结构与病理特征细节的同时，有效降低了病理诊断的制片成本与检测周期，为临床病理辅助诊断与数字病理智能化提供了新的技术思路。
“启明星”讲坛旨在提升学院研究生科创能力，强化科研转化能力的培养，通过具体项目全方位展示，让研究生同学进一步制定好后期学术之路。
