一、DeepSeek-V2论文背景与研究动机 在生成式AI进入”万模大战”的2024年，大模型参数规模突破万亿级后，行业面临两大核心矛盾：模型性能提升边际效应递减与硬件资源消耗指数级增长的冲突。DeepSeek-V2论文聚焦于解……
一、DeepSeek-V2的优化背景与技术定位 在GPT-4、Llama 3等千亿参数模型主导的AI生态中，模型训练与推理成本呈指数级增长。DeepSeek-V2论文明确指出：现有大模型的”暴力计算”模式已触及硬件效率瓶颈，其核心矛盾在……
一、DeepSeek-V2论文核心贡献：重新定义大模型优化范式 DeepSeek-V2论文以”高效能大模型优化框架”为核心，提出了三项突破性技术：动态稀疏注意力机制（Dynamic Sparse Attention, DSA）、混合精度梯度压缩（Mixed-……
一、DeepSeek-V2技术定位与核心挑战 在Transformer架构主导的大模型时代，参数规模与计算效率的矛盾日益突出。DeepSeek-V2论文聚焦于大模型优化领域，针对推理延迟高、内存占用大、训练成本攀升三大痛点，提出一套……
