玩家爆料《微扑克辅助挂》微扑克AI外挂辅助器真的假的（哔哩哔哩）_开发测试

玩家爆料《微扑克辅助挂》微扑克AI外挂辅助器真的假的（哔哩哔哩）

微扑克

2025-01-08 12:48:10

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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。,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。,,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。

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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。」,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。,,五大特性分别为内嵌个人大模型与自然交互的个人智能体、内嵌个人知识库、本地异构AI算力（CPU/GPU/NPU）、开放的AI应用生态、保障个人隐私及数据安全。,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。

很想尝试DeepSeek的API，但是从今早开始一直失败的。,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。」,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……,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。,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。
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