（来源：上观新闻）
当下大多数AI🇸🇳🦸♂️训练方🚠🔬法面对的正是这🔜个困境🇫🇮🌀。K2.6 我☄🍌深度用一💖天了😰。糖水数据：🔜实验室中采集的干🧶净、可控、量大的🐱数据💯。他向记🧰💮者坦言：“😅🥮我之前在阿里巴巴🇨🇨、字节跳动等大🙍厂工作，🇻🇺🛄后来去了硅谷🤨🇧🇦，跟一些朋👊🇸🇴友交流，发现那🎺🚱边氛围很好，🤳🇬🇵几个人一🐽碰就能做新⚙项目🧒🇱🇦。方法论🔚📷听起来很优雅🔤🇳🇷。他发现🚐所创造的价值，◾似乎并🐱🆖不能匹配公🇨🇺💐司的需要🇰🇪🔪。未来，每🧂🕉一张 AI 生成🍚图的背🐬后，都🌒会有一段清晰可🤾♀️见的“思考痕迹”👨🏭🇨🇬。他们的理由是🎿👩🚒，V4😠😿的注意👩👧👦🏩力架构允许直接对😪🥟que👳ry和📧KV做R🐂⬛MSNorm🇰🇲🦴，从源头把爆炸的🛸可能压💆♂️住了🇸🇴。5.9🇻🇮倍的训练速🇱🇸度提升，🇪🇨则意味🌦👩🦲着同样的算力🎬🤖能在更短😷时间内完成实😨验迭代，加快🧝♀️🤫AI推理🐉🚇能力的研究💯♏进展🇵🇼🇦🇹。
模型训练 💡🕜Deep💑🥔Seek-V🇲🇲4系列在预训练数🧒🥨据量上实现🤱了翻倍🏩。存储方面，TP♌U 8👷♀️🇲🇾t引入T🤩PUD❌irect R🔄⚙DMA与TPU🕞🏊♀️地蜘蛛Dire🥏ct St🇺🇸🏰ora🇲🇼🤙ge技🇬🇫术，绕过主机CP🐏U直接在TPU🍾高带宽内存（H🙌BM）🧨🕥与网卡、高📤速存储之💓🇱🇨间传输☣🇻🇦数据，存储访🧗♀️🕞问速度较第七代💚Iron😘🇦🇶wood T👨👧👦🍇PU提升10倍，🇷🇸🦍可确保MXU在🎏处理大规🥅地蜘蛛模多模态数据集🏩🧧时保持满载💄🧼。用下来有个🐛发现，管🎐理龙虾其实也🤨挺费精力的🦏🖐。它尽可👒能地提前解析分🧤支，提🦡前转发🃏，并采用了高效的⛸ Boo⚰🌦th-Wal🔆🗨地蜘蛛lace🙂🇸🇴 乘法器💢🌕（其自身时钟频率🍍为 2.57🐆📖 GHz）👁🧬。
