一、架构设计：模块化与高效协同的深度融合 DeepSeek大模型采用分层架构设计，通过模块化组件实现计算效率与模型能力的平衡。其核心架构可分为四层： 输入处理层：支持多模态输入（文本、图像、音频），通过动态……
DeepSeek大模型深度解析：架构、技术与应用全景 引言 近年来，人工智能领域迎来了爆发式增长，大模型技术成为推动行业变革的核心动力。DeepSeek大模型凭借其独特的技术架构、高效的训练方法以及广泛的应用场景，迅……
DeepSeek大模型深度解析：架构、技术与应用全景 一、架构设计：模块化与可扩展性的平衡 DeepSeek大模型的架构设计以“模块化分层”为核心，通过分离计算层、存储层与控制层，实现了计算资源与数据资源的高效解耦。其……
DeepSeek大模型深度解析：架构、技术与应用全景 一、模型架构：混合专家系统的创新实践 DeepSeek大模型采用混合专家架构（MoE, Mixture of Experts），通过动态路由机制实现计算资源的按需分配。其核心设计包含三……
DeepSeek大模型深度解析：架构、技术与应用全景 一、模型架构：分层设计与核心模块 DeepSeek大模型采用”混合专家架构（MoE）”与”动态路由机制”相结合的分层设计，在保证模型规模的同时显著提升计算效率。其架构可……
DeepSeek大模型深度解析：架构、技术与应用全景 引言 近年来，大模型技术成为人工智能领域的核心驱动力，推动自然语言处理、计算机视觉等任务迈向新高度。DeepSeek大模型作为新一代代表性模型，凭借其独特的架构设……
