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传统大模型的架构好比高速公路，当车辆（数据）多时会导致堵车（计算慢、能耗高）。而DeepSeek架构则把一条串行的高速路，变成了辐射状的快递分拣中心，因此既能提高速度又能节约能耗。

从抽象上讲，这种范式训练模型以产生单个输入输出映射，当目标是直接解决给定分布中的一组类似查询时，这种方法很有效，但无法发现分布外查询的解决方案。固定的、一刀切的方法无法有效适应任务的异质性。我们更希望有一个强大的模型，它能够通过尝试多种方法并在不同程度上寻求信息，或者在无法完全解决问题时表达不确定性，从而推广到新的、未见过的问题。

“美国人早上醒来会说，‘哇，我们要打击那些加拿大人’吗？我认为不会。”她说，“我认为美国人实际上认识到我们是一个很棒的伙伴、一个很棒的邻居、一个很棒的朋友。这太荒谬了。不值得美国人为此受苦。正如总理所说，我们不想发生这场冲突，但我们不会屈服。”