DeepSeek关键词检索结果

DeepSeek V4 定价和功能

DeepSeek V4 Pricing and Capabilities

为什么重要:DeepSeek V4 定价和功能解释:层级成本、基准、实际生产支出以及每个买家在 2026 年应权衡的隐私风险。

自适应并行推理:高效推理扩展的下一个范例

Adaptive parallel reasoning: the next paradigm in efficient inference scaling

自适应并行推理概述。如果推理模型可以自行决定何时分解和并行化独立子任务、生成多少个并发线程以及如何根据当前问题协调它们,会怎样?我们对并行推理领域的最新进展进行了详细分析,特别是自适应并行推理。披露:这篇文章部分是景观调查,部分是自适应并行推理的视角。作者之一 (Tony Lian) 共同领导了 ThreadWeaver (Lian et al., 2025),这是下面讨论的方法之一。作者旨在以自己的方式呈现每种方法。 动机 除了数据和参数缩放之外,LLM 推理能力的最新进展很大程度上是由推理时间缩放驱动的(OpenAI 等人,2024 年;DeepSeek-AI 等人,2025 年)。显式输

为什么十年前的残留连接仍然为所有人工智能提供动力(以及为什么这是一个问题)

Why Decade-Old Residual Connections Still Power All of AI (And Why That’s a Problem)

近十年来,神经网络的这一部分几乎没有变化。 DeepSeek 正试图重塑它。这篇文章《为什么十年前的残留连接仍然为所有人工智能提供动力(以及为什么这是一个问题)》首先出现在《走向数据科学》上。