（来源：上观新闻）
DeepSe🇬🇲🚲ek的做法是把所💃🍠有教师🇸🇮🧨权重统一卸🍋载到分布🔆🀄式存储，📠只缓存每📅个教师最后一层🌞🇸🇽的hidden 🕵sta🇺🇳💓te，训🇬🇭📨练时按教师索引🧖♂️排序样本，保证任🍡🐣意时刻GP🇸🇰🇧🇻U显存里只驻留👷🐂一个teache🕊rhead✊🀄。最近，宽德智能🤭🧽学习实验室（ ☎🇯🇲Will ）联合🅱斯坦福、清华、👃📏北大等顶尖高校发🙋♂️✏布的一项新研究🚴🕰却表明，👨❤️👨🎮科学发现🧾🥩的上限🧁👟，不只是模型☢🤦♂️有多聪明，而🛬🔴是如何组🇸🇷*️⃣织试错与评估⛴。
在1M上下文❌👨👨👧👦设置下，V4-P🚹ro的单toke👨🍳n推理算力只有🕵🇦🇪上一代V3⏩🚢.2的27%🎀，KV缓存仅需1👺🕠0%；更经🍽🇨🇮济的V4-🤵Flash版本🇱🇸则将这👜👷♀️两个数字分别🇭🇲👧压到了🤚10%和🛣7%🇭🇷。但这次的广👨👨👦⛳交会不太🇷🇸🇧🇱一样，今年机器人🇹🇻的出镜率明显拉🚑🇨🇦满了☃🎱。真正的考验，往往🇧🇭🧨不是发生在流量最🥪🐇高的时候，🙆♂️🇧🇷而是发生在热👨🦱🇰🇼度退去之后📬。
