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DeepSeek V4 深度解析:百万token上下文的技术革命,让开源模型站上全球之巅
编程
DeepSeek V4 深度解析:百万token上下文的技术革命,让开源模型站上全球之巅
2026-04-28 08:19:25 +0800 CST
view 7
深度解析 DeepSeek V4:混合注意力机制、MoE 架构、100万token 上下文、Agent 能力,从技术原理到部署实战,全面剖析开源模型新天花板
DeepSeek
AI大模型
开源
长上下文
MoE
混合注意力
Agent
FlashPrefill 深度解析:当瞬时注意力遇上 GPU 原语——从 O(N²) 困境到 27 倍速的工程革命
编程
FlashPrefill 深度解析:当瞬时注意力遇上 GPU 原语——从 O(N²) 困境到 27 倍速的工程革命
2026-04-15 17:20:25 +0800 CST
view 182
深度解析中科院与腾讯微信联合研发的 FlashPrefill 如何通过即时注意力模式发现和动态阈值筛选,将 25.6 万字符长文本处理速度提升 27.78 倍,同时保持近乎完美的精度。
LLM推理优化
FlashAttention
GPU计算
长文本处理
注意力机制
Transformer
深度学习
TriAttention深度解析:MIT韩松团队如何用三角函数让单卡4090跑出百万Token上下文
编程
TriAttention深度解析:MIT韩松团队如何用三角函数让单卡4090跑出百万Token上下文
2026-04-17 10:15:58 +0800 CST
view 165
2026年4月,MIT、英伟达、浙江大学联合发布TriAttention,用三角函数建模注意力距离偏好,实现KV缓存10.7倍压缩,让单卡4090跑出百万Token上下文。
AI
大模型
Transformer
注意力机制
KV缓存
长上下文
模型优化
论文解读
2026
MIT黑科技:TriAttention如何用三角函数让大模型「记住」超长上下文
编程
MIT黑科技:TriAttention如何用三角函数让大模型「记住」超长上下文
2026-04-18 12:45:10 +0800 CST
view 158
深度解析MIT/NVIDIA/浙大联合发布的TriAttention技术,用三角函数预测注意力分布,实现KV Cache智能压缩,让超长上下文推理成为可能
大模型
注意力机制
KV缓存
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深度学习
AI优化
Gemma 4 MoE 架构技术深度解析:Dense MLP + Routed MoE 双路径设计如何重塑开源大模型
编程
Gemma 4 MoE 架构技术深度解析:Dense MLP + Routed MoE 双路径设计如何重塑开源大模型
2026-04-21 14:22:20 +0800 CST
view 129
深度解析 Google Gemma 4 的 Dual-Path 混合架构设计:Dense MLP 保障通用基座能力,Routed MoE 释放专业化推理效率。一文吃透技术原理、部署实战与选型对比。
Gemma 4
MoE架构
Dense MLP
Routed MoE
Google DeepMind
开源大模型
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模型部署
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