（来源：上观新闻）
Dee🧓🍘pSeek 🔛的做法不是简单🐔☢让模型🕙😃看更高分辨率的📋👨💼图片，而是🇧🇪👹让模型在推理🏮过程中使用😴☣点、框🍎▶、路径坐标这1️⃣些“视觉基元🕕”，把每一步判断🍞都落到图像🚈🇳🇪中的具体位置上🦂。由此可见，同一个⛈😼特质在不🇻🇳同环境中，🏴🏀可能从优点滑向👩❤️💋👩🇨🇬中性甚至劣势👨👦。前沿探索和对🐊比验证的实验成🙋♂️本，人力和数据成👱本才是主要开🧚♂️⛓支🇳🇿🛩。Keller 🌌Jord🦕🐩an 📲的五步牛顿-舒尔🎩🖍茨迭代，和🏔🥌 Dee❕👨✈️pSeek🇺🇦🧧-V4 🌔的十步牛顿🇪🇸🛒-舒尔茨🐶💀迭代哪个更好🗂😰，值得‼☁继续探索🧫。所以可以看到，😸Kimi 的🎮 K2 只在数据🍸并行（da💇♂️🧖♂️ta par🖨allelism🌷）层面做🕵🇹🇱切分，没有🔦在张量并行上做切☮分🎃。
正好当时有一个影📥视热点🙎被大家广泛🇧🇶吐槽，我就根据这🔼👥个做了一个反差感🏀很大的泛娱乐视🇮🇨频🤾♀️。Inf👩🦳ra 两个关🇷🇸键词：Til🔕🇰🇲eLang & 🕝😥FP4 晚点：正😣好你提到了 🇩🇴👨⚕️TileLan🐑g，接下来就🍯🍅是想聊 De🏃♀️0️⃣epSee🏔k-V4 报告里🦓🙅 infra 🚿🤓部分使用的 T🐀🐠ileLang ⛳语言和 FP4 👨🎨训练精度🦄。所以我💷们设计了🇭🇺 ShadowR🛩⛓adi🌒📟x 来应♋🇫🇷对——三个异构 🎬KV 池（SWA5️⃣ / C4 /☑ C128）加🇬🇺🗒两个压缩状🇹🇬态池，6️⃣🤞要在预填*️⃣🇸🇹充、解码、🍕投机解码三个阶📮😈段保持🖊👨🍳同步⬛。
