（来源：上观新闻）
为了训练 P🎞🚦AND↔🇹🇯A，研究团队🤹♂️😳构建了一个专门😼↗的数据集👺🕠，命名为 PAN👨👩👧👧DASE🤹♀️🦗T🛂💇。以前是💇谁更新了就去🗾🛵群里喊🌍一嗓子，🇬🇬提醒大家记得同🥭⤴步，大家再各自👩👩👦😬回去更新一遍🦗💩。诸如我🇬🇳们耳熟能详的产品🤾♂️，微信、飞书、邮🇨🇲👩👦件、乃至 🚢🦋API🇷🇼，全是为碳🎠😂基生物准备🎟🌻的👰🥾。
一个1M的上下文🗼，在V3.2的成🇱🇺本结构下是不💵🍗可持续的，👩🏫KV ⭐😏cache会把🚫显存吃光🥋😎。通过专🇧🇱🔪项优化，谷歌得以🥪在价格性能比上实🕙现更大幅🇧🇶😖度的提升，为云🎹客户提供更🗑🚅具竞争力的👩🔬😓单位算力成☀🕛本🕧。研究团队测试🏓了四种🎮合并方案，通过🌿👮率均低于TRAC🏴E的按需路🔰📔由策略🍩🤟。这款名为V🦁🇬🇵erCo🌸re的CPU🇨🇨主频高达👩🍳1.5G🥘🏍Hz，性能堪👦🧚♂️比20🔆11年⚾左右的笔🧂🇨🇿记本电脑CP🥍U🕢🍧。
我们团队每🚏人养了一只虾😨🦄。这些步骤包括🤘架构定🕍义、RT🗺L 实现、🇩🇿🌼seo泛站群测试平台🐧⛈实现和功能验证、🐳前端综合、布🇦🇸👨👨👧👦局布线、功🔚🕌耗估算🐰3️⃣以及封装🇹🇲。前三个头使用➰🍐交叉熵损失函数📠（适合分🎀类任务），第📳🛠四个头🌷使用L1🦙🍄seo泛站群损失函数🇰🇼👩（适合🇯🇪🔻数值回归任务🥞）🐥。论文中，😑🚯Deep🌔🐤Seek表示💀： DeepS🔞eek🏢-V4-Pr🈹👏o-Max在🦅🗃标准推理ben👨🦳🌔chm🇬🇲ark上优于GP🇷🇪T-5.2和G♿emi🏃♀️ni-3.0🍸😷-Pr🖱☄o，但略落后于G💗PT-5⛸.4和Gem🐵🍄ini-🌐🇹🇫3.1-Pro🇦🇷。
