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DeepSeek再放烟雾弹，R2发布前夕引热议
DeepSeek近期动作频频，虽然没有发布备受期待的R2模型，但其一系列技术突破已经为R2的亮相做足了铺垫。5月14日，DeepSeek V3论文的发布引起了业界广泛关注，这篇论文详细阐述了该团队如何在硬件资源受限的情况下，通过"软硬一体"的协同设计实现极致降本。在AI大模型这个烧钱的赛道，DeepSeek的技术创新为行业提供了新思路。
论文中，DeepSeek分享了四大核心技术突破。首先是创新的"多头隐注意力机制"，通过压缩模型的"记忆系统"，显著降低了显存占用，使模型能够更高效地处理长文本和多轮对话。其次是优化了"混合专家模型"架构，让不同专家各司其职，只在需要时激活相关专家，大幅提升了运算效率。第三是采用FP8低精度数字格式，在保证模型性能的前提下，显著降低了计算量和能耗。最后是优化了GPU集群间的数据传输路径，确保信息流转更加顺畅。
这些技术创新表明，即便没有顶级硬件配置，通过工程优化和算法创新，依然可以打造出领先的大模型。此外，DeepSeek在4月30日发布的Prover V2模型也展现出其在数学等专业领域的突破能力。在当前AI行业面临算力成本攀升、商业化路径不明朗的背景下，DeepSeek对效率的极致追求和对特定场景的深度挖掘，或许预示着AI竞争的新方向。
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