DeepSeek AI在Transformer/GPT架构上做出的三大核心创新：
1、巧妙解决了内存瓶颈：设计了低秩线性缓存机制，通过即时计算K/V的方式，大幅降低了内存占用。这就像是把一个庞大的仓库优化成了智能存储系统，既节省空间又提高效率。
2、打造了"专家混合"机制：在Transformer块中引入了双重专家池设计，通过精心设计的平衡机制，确保系统既能专业又能灵活。
3、突破性的多头预测架构：增加了两个轻量级的注意力头，像是给模型装上了"双目视觉"，让它能更全面地理解和预测内容。
#deepseek##人工智能##AI创造营#
1、巧妙解决了内存瓶颈：设计了低秩线性缓存机制，通过即时计算K/V的方式，大幅降低了内存占用。这就像是把一个庞大的仓库优化成了智能存储系统，既节省空间又提高效率。
2、打造了"专家混合"机制：在Transformer块中引入了双重专家池设计，通过精心设计的平衡机制，确保系统既能专业又能灵活。
3、突破性的多头预测架构：增加了两个轻量级的注意力头，像是给模型装上了"双目视觉"，让它能更全面地理解和预测内容。
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