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这差不多就是故事的全部。上个月我访问了伯克利,和 Arthur Ogus 共进午餐,我90年代在那里做博士后的时候就认识他了。我答应过 Arthur,给他讲一个他如何拯救费马大定理的故事,吃饭的时候我告诉他,他的附录如何把我从困境中救了出来。他的回答是「哦!那个附录有几个错误!但没关系,我想我知道如何修正它们。」,不过,这个故事确实有一个圆满的结局 —— 两周前,Maria Ines 在剑桥数学形式化研讨会(Cambridge Formalization of Mathematics seminar)上发表了一个关于除幂的形式化的演讲。根据这个演讲,我的理解是这些问题现在已经得到解决了。所以我们实际上又回到了正轨。直到下一次文献让我们失望……,Deep Seek v3模型简单介绍,美国真的确定要把中国“排除在人工智能竞赛之外”吗?在我看来,我们可能会在后面追赶……
,MLA的压缩过程通过下投影矩阵和上投影矩阵实现。下投影矩阵将输入向量压缩为潜在向量,上投影矩阵将潜在向量还原为键和值。通过这种方式,MLA在推理过程中仅需缓存潜在向量和分离的键,从而显著减少了内存占用。,MLA是V3的核心创新之一,主要用于减少推理过程中的内存占用。MLA将键和值压缩为一个潜在向量,并在推理过程中仅缓存该向量,而不是完整的键和值矩阵。,中国即将成为超级人工智能大国。
然而,大多数数学家都不是形式主义者,对于这些人,我需要以不同的方式说明我的工作的合理性。对于那些数学家而言,我认为教会机器理解我们的论证是让机器自己做这件事的关键一步。在此之前,我们似乎注定要手动修正人为错误。,中国人得到“柠檬”后,会榨干它的每一滴汁,然后做出美味的柠檬水。希望美国那些资源受限的实验室也能取得同样的成就。,这个模型很出色,但实现这一成就的团队更优秀,人类的创造力真是无穷无尽。,MLA还对查询进行了低秩压缩,进一步减少了训练过程中的激活内存。所以,MLA是V3极大降低算力的主要原因之一。
中国人得到“柠檬”后,会榨干它的每一滴汁,然后做出美味的柠檬水。希望美国那些资源受限的实验室也能取得同样的成就。,国外网友表示,看来限制对中国的芯片供应并没有扼杀他们的进步,反而促进了技术创新。有趣的是,资源限制不仅仅是障碍,它们还能强有力地推动创造力。
,DeepSeek为弥补较小模型限制,进行的改进是否也可以应用于更大的模型?我们能否期待在使用10万个 GPU 的集群时也获得类似11倍的能力提升?,,然而,大多数数学家都不是形式主义者,对于这些人,我需要以不同的方式说明我的工作的合理性。对于那些数学家而言,我认为教会机器理解我们的论证是让机器自己做这件事的关键一步。在此之前,我们似乎注定要手动修正人为错误。,不过,这个故事确实有一个圆满的结局 —— 两周前,Maria Ines 在剑桥数学形式化研讨会(Cambridge Formalization of Mathematics seminar)上发表了一个关于除幂的形式化的演讲。根据这个演讲,我的理解是这些问题现在已经得到解决了。所以我们实际上又回到了正轨。直到下一次文献让我们失望……
,很想尝试DeepSeek的API,但是从今早开始一直失败的。,Deepseek的团队是一群超有才华的前量化分析师。量化分析师以榨取每一点性能提升而闻名。他们又一次成功了,只是这次是在不同的领域。高智商的人真是世界的福音。
在价格段结构方面,8000元以上的市场份额呈现出显著增长态势。,国外网友表示,看来限制对中国的芯片供应并没有扼杀他们的进步,反而促进了技术创新。有趣的是,资源限制不仅仅是障碍,它们还能强有力地推动创造力。
不过,这个故事确实有一个圆满的结局 —— 两周前,Maria Ines 在剑桥数学形式化研讨会(Cambridge Formalization of Mathematics seminar)上发表了一个关于除幂的形式化的演讲。根据这个演讲,我的理解是这些问题现在已经得到解决了。所以我们实际上又回到了正轨。直到下一次文献让我们失望……,,哇塞,终于有人破解了训练效率难题。当其他人都在用数十亿美元计算他们的AI预算时,DeepSeek仅用他们的零头就能开发出前沿大模型。看来,仅仅投入更多的GPU并不总是解决问题的办法。,看了这个网友评论还是挺心酸的,国内被限制AI芯片,无法获得更高的算力,我们靠着智慧、创新精神依然冲破封锁——天行健 君子以自强不息!,教你攻略《wPk辅助透视》太坑了原来是有挂(证实有挂):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm