标签: 注意力机制 (4 篇)

DeepSeek-V4通过创新的混合注意力机制，将百万token上下文窗口的推理成本和内存占用大幅降低，使其首次真正适用于长程、多步骤的AI智能体任务。

Lilian Weng 的新文章深入探讨了 Transformer 的演变与新特性，揭示了这一重要架构在自然语言处理中的持续影响力。

DeepSeek V4通过创新的KV缓存压缩和稀疏注意力机制，在vLLM上实现了百万Token超长上下文的高效推理，标志着长文本处理进入新阶段。

混合架构在语义理解和动态上下文追踪上显著优于纯 Transformer，但在逐字复现任务上反而落后，揭示了架构互补的明确分工。