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首先,多头隐注意力(Multi-Layered Attention, MLA)技术解决了长文本推理的高成本问题。传统大模型在处理长文本时往往消耗巨大算力,而DeepSeek团队通过潜注意力机制,优化了模型对上下文信息的捕捉效率,大幅降低了长文本推理的计算成本。这项技术不仅提升了模型对复杂语境的理解能力,还让其在实际应用中表现更加稳定高效。


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印度多名官员和学者表示,印度在硬件和人力等软件资源上并不逊于中美,但仍然没有在AI领域创建一个创新生态系统。有学者认为,其中与思维方式有关,印度并不重视基础创新。还有人称,政府干预的缺位以及受保护市场的缺乏,也是印度企业怯于参与AI竞争的原因之一。


1月20日发布的DeepSeek-R1则展现出更加强大的性能。深度求索表示,DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,其性能比肩美国OpenAI o1正式版。


春节假期,很多人在线上平台买机票、订酒店,为避免“大数据杀熟”等情况,不少人会选择多平台比价,甚至有人选择“反向驯化”大数据,即试图通过各种方法,改变自己的“用户画像”干扰大数据算法。


夏先生表示,马桶水箱漏水不易发现,如果漏水量不大,甚至听不到声音。加之黄先生每月回家的天数不多,很可能没有注意到这个情况。“24小时都在漏水,是有可能(在2个月内漏掉300多立方米)的。”


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