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3 / 200AI 开发实战教程,从零到一构建你的 AI 应用。
全部200
入门32
进阶92
高级76
全部
提示词工程12
RAG检索增强17
Agent开发34
模型微调21
部署与运维25
AI应用开发40
DeepSeek API16
多模态开发6
AI 安全6
模型推理3
检索系统1
RAG检索1
模型架构3
API 开发1
Agent 开发10
模型部署1
多模态1
模型评测2
教程
日期
DeepSeek-V4.1-Flash 架构深度解析:CED 非对称架构与 KV Cache 压缩革命
模型架构
高级
DeepSeek-V4.1-Flash 以 552B MoE 与全新 Causal-Encoder-Decoder 非对称架构(输入激活 8B、输出激活 16B)重新定义 Agent 时代推理效率。本文拆解 CED 架构原理、KV Cache 压缩四倍的技术路线与成本模型,并用官方基准数据解读它为何全面超越旗舰 V4 Pro。
长上下文架构全景:位置外推、注意力稀疏化与 KV Cache 全生命周期
模型架构
高级
系统梳理长上下文架构的三条主线:RoPE 位置外推与 YaRN、LongRoPE 类频率缩放,注意力稀疏化的滑动窗口、检索式与按头预算分配,以及 KV Cache 从显存估算、分页管理到量化、淘汰的全生命周期优化,并分析 Prefill 与 Decode 的瓶颈差异、训练期与推理期的落差和各类方案的失效边界。
混合专家模型(MoE)架构实战:路由策略、负载均衡与工程实现
模型架构
高级
从稠密与稀疏激活的本质差别出发,系统讲解 MoE 的 top-k 门控与 softmax 路由、专家容量因子与 token dropping、负载均衡辅助损失及其与主任务的梯度冲突、无梯度的偏置项均衡、共享专家的作用、专家并行与 all-to-all 通信实现、专家粒度过细的失效规律、显存与算力账,以及推理时路由稳定性与训练-推理不一致等工程问题,给出可落地的调参顺序与并行配置建议。