（来源：上观新闻）
我平时是很🇵🇬爱逛超市的，但 🛵🇦🇽249 元一条🗣🧘♂️毛巾确实超出了🉐♻我的认知💘。作者｜Li 🧚♀️🇸🇩Yuan ‼🇵🇸编辑｜🎽郑玄 🇪🇬中国机器人公🐰👧司火，已🚠🌠经不只是在国内了🌻。按照魔🌟法原子的介🔀🕵绍，M😔agic-💚🧸Mix⌨ 由两个核🇨🇬🏛心引擎构成1️⃣🇬🇳。与当前主🚭流的多模🚢态大模型将一张🇵🇪图片转化😿✉为成百上千💑个视觉t☮🥍oken不同，D🇧🇲eep🏓Seek这🤶套架构通📴过视觉压缩策略🏊，将高分辨率🖥🌕图像从原始⛎🔩像素开始，经过🦎ViT特征🇹🇬提取、空🇧🇱🔨间压缩👩🔧以及稀疏注意力🚴机制的多级👨🦰处理，最🕹🦞终在KV缓存👷♀️🛳中仅保🇪🇬😊留约90🕝个视觉条目🌜，实现超7000🌑🤤倍的压🌝缩🦸♀️。
但在当前环🙍♂️🤱境下，即便上层有🥙🗾所牵引，学校采🐚购还是趋于审🈺慎，决🆘策链条也会📑更长👓🚵。更现实地看，北美🖍💑、欧洲等🍦🈸市场在劳🍗动力成本、服务🉐🗜供给、老龄化、🍯工业自动化和家庭🅰健康管理等🕣🤴方面，都存🧚♀️🚡在明确需求🚤🅰；而中国机👬器人企🐛业在硬件🤑🇸🇲工程、供应🎦链效率、产品迭代👫🏔和成本控💮制上，又有自己的🤝优势👩🎤。长话短说， 😇🔬我这次💡💒设计了5个🔓Age🚾🚫nt任务🇬🇺🕧，但不想写成🇧🇦机械的😭🕡case1、😅🎌case2、c🦠ase3🐭。与当前0️⃣👩🏭主流的多模态🐘大模型将一张图片😚转化为成⏳📗百上千个视觉👻🚸token不😢同，Deep😕Seek这🙋套架构💮通过视觉⛄🏴压缩策略，👨⚕️将高分辨率图像🐻🔫从原始像素开🍖始，经🎄👮♀️过ViT特征提取🏵👀、空间压缩🕕🌸以及稀😱疏注意力机制的🤴SEO多级处理，最终在🇧🇹💊KV缓存中仅保🎀🇬🇩留约90🇲🇳个视觉🥤条目，实现超🏸7000⚓🦚倍的压缩🖱。
