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它的研究人员提出的一种新的MLA（一种新的多头潜在注意力机制）架构，与 DeepSeek MoESparse (混合专家结构)结合，把显存占用降到了其他大模型最常用的MHA架构的5%-13%。

在王香梅看来，以前相亲找对象主要看家庭条件，看是否有车有房、彩礼给多少。而现在的“95”后、“00”后们更看重感情，看重两个人有没有共同语言，更在乎能不能合得来。他们不再像以前那样只听从父母的安排，通过在外工作、上学等机会，接触到外面的世界，眼界开阔了，对婚姻的要求也高了。，北京：逛庙会 过大年

至于汪小菲会不会前去日本见大S最后一面，后续媒体肯定还会报道，根据汪小菲的性格来看，他应该是会前去日本与大S以及他的家人见面。

不管你们怎么看，当我看到屏幕前“等等，等等。这是一个顿悟时刻。让我们一步一步地重新评估一下，以确定……”这些字符时，这一刻我是挺震撼的，之前顿悟只限于AI科学家的研究范围，而DeepSeek把它带到眼前。

DeepSeek 并没有“用 600 万美元做到美国 AI 公司花费数十亿美元才能实现的事情”。以 Anthropic 为例，Claude 3.5 Sonnet 是一个中等规模的模型，训练成本达 数千万美元，远不是数十亿美元级别。 并且，Claude 3.5 Sonnet 训练于 9-12 个月前，而 DeepSeek 的模型训练于 2023 年 11 月至 12 月，即便如此，Claude 3.5 Sonnet 在多个关键评估中仍明显领先。 DeepSeek 的训练成本并未突破行业趋势。如果成本曲线下降的历史趋势是每年约 4 倍，那么按照正常业务发展——即 2023 年和 2024 年的成本下降趋势——我们现在应该会看到一个比 3.5 Sonnet/GPT-4 便宜 3 到 4 倍的模型。 然而，DeepSeek-V3 的性能比这些美国前沿模型差一些——假设在扩展曲线上差约 2 倍，这已经是对 DeepSeek-V3 相当慷慨的估计了——这意味着，如果 DeepSeek-V3 的训练成本比一年前开发的美国当前模型低约 8 倍，那其实完全符合正常趋势。 我虽不便给出确切数字，但从前面的分析可以看出，即使接受 DeepSeek 的训练成本数据，他们也只是处于趋势线上，甚至可能还未完全达到。 比如，这比原始 GPT-4 到 Claude 3.5 Sonnet 的推理价格差异（10 倍）要小，而且 3.5 Sonnet 本身也是一个比 GPT-4 更好的模型。这些都表明，DeepSeek-V3 并非独特的突破，也没有从根本上改变 LLM 的经济性，它只是持续成本降低曲线上一个预期的点。 不同的是，这次第一个展示预期成本降低的公司是中国的，这在以往从未有过，具有重大的地缘政治意义。不过，美国公司很快也会跟上这一趋势——他们不会通过抄袭 DeepSeek 来实现成本降低，而是因为他们自身也在沿着常规的成本降低趋势发展。 DeepSeek 不是第一个实现成本优化的公司，但它是第一个来自中国的公司。这一点在地缘政治上意义重大。但同样，美国 AI 公司也会很快跟进——并不是通过抄袭 DeepSeek，而是因为它们本就沿着同样的技术路线前进。

金晨姐妹俩虽然长得不太像，但金晨的小外甥却是很像她，不论是颜值还是身材都挺像，皮肤很白，高高瘦瘦的，骨架和体态和小姨金晨有得一比。

过去一年，与辉同行直播间的品类从最开始的农产品，扩充到家电、化妆品、手机等领域，创造了诸多带货奇迹。比如带货华为专场，一夜卖出超1亿元。