DeepSeek的“开胃菜”无疑引起了市场上的胃口。五月左右，Deptseek的行为经常进行，但它们都不是每个人都期望的R2。但是，一系列开胃菜为R2奠定了基础。 5月14日，一张纸Deepseek V3揭示了Liang Wenfeng如何实现“极端成本降低”。本文还使该行业瞥见了基于技术的该公司培养“内部技能”的时间。与前面发布的V3技术报告不同，本文详细说明了如何通过独特的“集成软件和硬件”协作设计在硬件资源的“紧密诅咒”下实现成本效益的最终计算。 。 DeepSeek V3的主要作用指出了行业中的一个Inkit：如何制作不再是某些巨头独家游戏的大型模型？在纸上，DeepSeek分享了一些“降低成本和提高效率”的秘密。这些技术细节显示线条之间现有硬件潜力的最终压缩，还指示了DeepSeek系列模型的未来性能和效率野心：首先，这是推翻该模型的“内存”模型。 （MLA）就像在模型内存中安装软件效率一样，可以大大减少视频记忆的使用，这意味着即使处理越来越多的上下文，模型也可能更加轻松，这对于释放了更为复杂的应用程序，这是“统治者”的发展。可行。 DeepSeek V3继续进行，并且能够使用“混合专家模型”（MOE）体系结构。想象一下，一个大型项目被分解为具有自己实力的一群专家。在遇到特定问题时，系统会自动“震动人们”，并以 - 阶级专家一起工作最多。通过这种方式，不仅可以提高计算效率，而且还可以控制模型的“有效大小”，从而避免不必要的资源浪费。 DeepSeek的优化产生了更有效且协作成本更低的“专家”之间的沟通。第三，这是为了大胆地拥抱“按照您的愿望”。低精确的数字格式就像我们的日常生活一样，有时足以在“角度”甚至“数字”上准确地准确，并且不需要“减去”。训练的速度更快，而且节省了更多的力量。模型的最终性能。第四，是放置平滑的“高速公路信息”。大型火车是训练速度。可以创建潜在的行业领导。是AI在数学领域采取的重要步骤，该领域有助于科学发现，尤其是挑战人类智能的局限性令人眼花azz乱，资本热情继续上升。在以V2为代表的特定高架领域中，似乎提供了一个不同的信号：虽然追求更大，更强大，但最终追求效率和对特定价值场景的深入探索可能是AI竞争下半年的主要变量。更聪明，更准确地输入真实的需求，并理解和解决复杂的问题可能会在急速和喧嚣的结尾笑。想扮演很多想法。不可用的卡。