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DeepSeek 新论文公开 V3 大模型降本方法

DeepSeek 团队近日发表了新论文《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》,把 DeepSeek-V3 在训练和推理过程中,如何解决“硬件瓶颈”的方法公布了出来。 论文主要介绍了 DeepSeek-V3 在硬件架构方面的挑战和创新,以及如何通过软硬件协同设计实现高效训练和推理。 关键结论 内存效率:DeepSeek-V3 通过 MLA 将 KV 缓存大小显著减少到每个 token 仅需 70 KB,远低于其他模型(如 Qwen-2.5 72B 的 327 KB 和 LLaMA-3.1 405B 的 516 KB)。这使得模型更适合处理长文本和资源受限的环境。 成本效益:MoE 架构允许在训练时仅激活部分参数,从而显著降低计算需求。例如,DeepSeek-V3 在扩展到 671B 参数时,每个 token 的激活参数仅为 37B,相比全参数激活的密集模型(如 72B 的 Qwen 和 405B 的 LLaMA),计算成本大幅降低。 推...

因流量持续暴跌,Stack Overflow 寻求品牌重塑

编程问答社区 Stack Overflow 开发商表示由于 AI 在回答编程相关问题上更快捷更方便,其网站上的帖子数量正在持续急剧下降,为此他们计划进行“品牌重塑”。 根据官方统计数据,2025 年 4 月发布的问题和答案总数与 2024 年同期下降了超过 64%,与 2020 年 4 月(当时流量接近峰值)相比下降了超过 90%。 CEO Prashanth Chandrasekar 表示公司考虑在问答功能外加入社区和职业发展服务。该公司已在试验多项新服务,包括 AI Answer Assistant 和Question Assistant,以及与 Indeed 合作的招聘网站等。 Stack Overflow 品牌广为人知,为什么还要进行品牌重塑?官方帖子提到了 AI 正在“重塑我们构建、学习和解决问题的方式”,并且该公司似乎正在寻找新的方式来提供价值(并推动业务)。 在这种情况下,许多用户并不认为品牌重塑是答案。有用户表示,“没有 DevOps、系统管理员、C/C++/Python/Rust/Java 程序员、数据库管理员或其他频繁使用 Stack Overflow 的用户关心品...

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