「Deepseek架构」共找到 2361 篇相关文章
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
a16z 全球 AI 产品 Top100：DeepSeek 增长放缓，「中国开发，出海全球」成为新常态
时隔半年，a16z发布第五版「Gen AI消费级应用Top 100」榜单，显示AI应用生态趋于稳定。Google旗下产品增长快，Grok移动端用户大增，DeepSeek增长放缓，「中国开发，出海全球」成AI应用新常态，vibe coding类应用用户粘性高。
3个月手搓Gamma架构，这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”
AI应用从生成范式转向任务执行范式，Pi团队3个月手搓Gamma架构，打造出场景白盒化推理的“下一代内容OS”。Pi将AI生成与人的编辑能力结合，解决传统创作难题，实现创作全流程系统内闭环。
突破显存瓶颈：基于 DeepSeek-V3.2-Exp 的 Latent Cache 卸载预取方案设计与模拟验证
百度百舸AIAK团队针对DeepSeek-V3.2-Exp，设计基于Latent Cache的卸载预取方案ESS。该方案解决显存瓶颈，提升Decode吞吐并降低成本，经模拟验证效果显著，未来将拓展应用。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」，颠覆了大模型格局，网友：尽快放R2
昨晚，DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本（0528），并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿，采用MIT许可证，性能提升明显，在多个基准测试中成绩优异，网友实测代码能力也大幅提升，但仍存在过度思考问题。
中移动九天团队MultiPL-MoE：全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
Hermes Agent 技术深度拆解：36000 Star 背后的架构设计，以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star，解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化，支持 200+ 模型，还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新，文章还给出使用建议和对比。
两周复刻DeepSeek-OCR！两人小团队还原低token高压缩核心，换完解码器更实用
两人小团队仅用两周复刻DeepSeek-OCR，复刻版DeepOCR还原其低token高压缩核心优势，还在关键任务上追上原版表现。它完全开源，无需大规模算力集群，训练方案适配中小团队。
ICML 2025 Spotlight｜华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE，内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题，推理时将专家输入改embedding token，用查找表替代矩阵运算，实验显示性能与MoE相当，大幅降推理延迟。
DeepSeek 为什么把缓存涨了 11 倍？长上下文需求暴涨，得交点「存储税」了
8月17日，DeepSeek V4 Pro API输入和输出价格上涨，空闲时段缓存命中价涨5倍，高峰时涨11倍。此前其因高缓存命中率成性价比之选，但长上下文需求爆发致后端“缓存颠簸”，只能通过涨价收“存储税”。开发者可提高缓存命中率应对。