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2022年1月21日 版本 1.2.6
1.微扑克真的有挂上线
2.增加微扑克 ai代打辅助
3.优化游戏微扑克透明挂，修复部分问题
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使用的训练数据与 Llama3405B 大致相同，约为15万亿。但在相同的训练数据下，算力却减少了10倍。,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。,Deep Seek v3模型简单介绍
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!,洛图科技数据显示，2024年11月，中国笔记本电脑线上市场均价为6355元，比去年同期上升了526元，涨幅达9%。,,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。
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?,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。,,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。,这位老哥直接上图片，DeepSeek直接打跑OpenAI、Meta~
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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。
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。」,,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。,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。
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