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Deep Seek V3的架构延续了第二代的高效推理和低成本训练策略,主要包括多头潜在注意力(MLA)和混合专家(MoE)两大块。,他们的训练效率非常疯狂。,在我看来,这个故事表明,人们在编写现代数学文档方面做得很差。似乎有很多东西是「专家们已知的」,但却并没有得到正确的文档化。,
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。」,
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。,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。,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。,
,Deep Seek v3模型简单介绍,在我看来,这个故事表明,人们在编写现代数学文档方面做得很差。似乎有很多东西是「专家们已知的」,但却并没有得到正确的文档化。
,此外,10000元以上的高端价格区间同样表现出色,其销量市占率实现了接近3个百分点的增长。,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。,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。,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。
非常喜欢开源模型,他们迫使西方世界不得不降低价格。,,这些专家们一致认为,重要的想法足够强大,可以经受住这样的打击,但实际发生的细节可能并不像人们期望的那样。对我来说,这只是人类想要正确记录数学的众多原因之一,即在形式系统中,错误的可能性要小几个数量级。
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。,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。,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。,一分钟揭秘《微扑克辅助程序》微扑克模拟器外挂辅助器插件(哔哩哔哩):https://www.huixiwan.com/new/2473568.htm