#大模型架构
共 4 篇相关文章
深度解读·6 分钟
大模型设计的"差就好"哲学：简单粗暴为何胜过精致复杂
解析大模型架构设计中的"差就好"哲学：为什么DeepSeek V4弃用N-gram？为什么Transformer统治AI领域？从硬件对齐、快速迭代、统一架构三条铁律，揭示简单高效的模型设计为何总能胜过精致复杂的方案。
阅读全文 →
深度解读·9 分钟
DeepSeek V4技术深度拆解：百万Token与极致性价比
深入解析DeepSeek V4核心技术架构，包括混合压缩注意力机制、流形约束超链接和MUON优化器三大创新，详解其如何将推理成本降低10倍，实现百万Token长上下文处理，以及MIT开源协议带来的生态价值。
阅读全文 →
深度解读·10 分钟
Transformer架构核心原理：自注意力机制与工程优化深度解析
深度解析Transformer架构核心原理，涵盖自注意力机制QKV本质、Encoder-Decoder结构、Flash Attention显存优化、RoPE位置编码、GQA推理加速等工程落地方案，助你从面试到实战全面掌握大模型底层架构。
阅读全文 →
深度解读·4 分钟
Qwen3.5深度解析：混合注意力架构实现19倍长上下文加速
深入解析阿里开源Qwen3.5模型的混合注意力架构创新，详解Gated Delta Net如何实现256K上下文19倍加速，多模态视觉反超Gemini 3 Pro和GPT-5.2的评测数据，以及RL后训练策略与实际应用Demo。
阅读全文 →