2月18日，DeepSeek的研究团队发布了一篇新的技术论文，《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》。在X（原推特）平台上 ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !本文将介绍如何为大型语言模型(LLM)添加自定义token并进行训练，使模型能够有效地利用这些新增token。以Llama 3.2模型为基础，实现了类似DeepSeek ...

阿里妹导读本文将深入探讨 AI 推理应用的可观测方案，并基于 Prometheus 规范提供一套完整的指标观测方案，帮助开发者构建稳定、高效的推理应用。近两年来，随着大语言模型（LLM）的快速普及，AI 推理应用的需求呈指数级增长。以 ...

平安证券指出，DeepSeek的算法创新颠覆了以往的“堆算力”模式，其算力利用率明显提升，训练成本也骤降至行业平均的1%-5%。这一转折点预示着传统AI业务的运营模式即将被重新定义。

而不需要靠一个chunk的token来一起来做。另外值得一提的是，这种做法需要每个query group至少有八个head，才能凑一个m32n8k16的tensor core计算（ @233 ...

在长视频内容检索的研究领域中，用户常面临时间线导航效率低下的困境。传统的视频检索方法采用逐帧分析的线性处理策略，如同逐帧查字典，效率低下且泛化能力差。而现有的多模态大模型，虽然泛化能力更强，但是效果仍然差强人意。

大模型token的价格原本与其训练、推理等综合成本息息相关。训练与推理的成本越高，token的价格就越贵。此前「甲子光年」做过预估，Meta训练Llama 3.1 ...

在人工智能领域，DeepSeek凭借其独特的算法和技术创新，迅速成为行业焦点。内部的算法架构和处理机制，相比较其他竞争对手，展现出显著的优势和魅力。 DeepSeek采用了混合专家架构和多头潜在注意力（Multi-head Latent ...

如今，特朗普政策议程频频引发波动导致市场担心情绪渐浓，押注加密货币的短线交易员受到华尔街大规模抛售的冲击。数字资产的表现尤其糟糕，部分原因是对特朗普的行业政策不及预期。

对于 Multi-head Latent Attention（MLA）的优化 ... 在激活值量化方面，采用 E4M3 格式，并通过对每个 token 内 128 通道子向量进行在线 ...

此前，DeepSeek-V2的重要创新MLA——Multi-Head Latent Attention，多头潜在注意力机制——就在保证模型 ... 它提出了一个“三合一”方案，对token序列大致分为了三条注意力处理路径：压缩（Compression）、选择性保留（Selection）和滑动窗口（Sliding Window）。