[控场AI]
概念CED / Causal Encoder-Decoder

因果编码器-解码器

一种混合transformer架构设计,将模型层划分为因果编码器和解码器两部分,编码器仅处理输入token,解码器仅用于输出预测,从而降低计算量并大幅压缩KV缓存占用

时间轴 (近 90 天)

9月22日

DeepSeek V4.1 Flash采用因果编码器-解码器(CED)架构,一个40层的transformer中前20层是因果编码器、后20层是解码器

待验证50%
9月22日

CED架构中编码器只在处理输入token时运行,解码器只在预测输出时运行,输入阶段只需激活一半模型权重

待验证50%
9月22日

CED架构中解码器的全局KV缓存从编码器最后一层的隐藏状态投影而来,而非每层各自的隐藏状态

待验证50%

全部知识事实 (3)

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