（来源：上观新闻）
它不一定能👩🔬帮你拍出大师作品🚞，但它能把一张很🈷普通、很随手🔘🚳的照片，🇨🇩🇲🇹往及格线以上拉📶一截⏹。V4-Pr🅾o 是 1.✔↗hr是什么职业6T 总参数🛌😓下，激活参🎚数 4🇧🇻🐊9B，🎂也就是约 3%，🎡hr是什么职业比先前已经很🇸🇰🐰低的 Kimi 👩👩👧👦K 2.6🇮🇱 更低♻。
我回顾一下时🤝间线👨👧👦。它们在人类👂历史的绝大多🎏🥼数时间🧹里，是真实有👩⚕️效的适应策略🏡。相比 V3 🏋💸的 MLA，它是🥃🇵🇫一种 token💽-wise（词🕖元级）的压缩🚀📖机制，通过混合⚗使用 CSA🥋🇦🇩 和 HCA ⏰实现 4:🦞1 甚至👨👨👧👦🗿 128:1 的🤳大尺度😞🎴压缩♌。
DeepSee🌒k 为了解💮决 F⚛P4 训练问题🇸🇩，在预训练和后训🏴练上都用了*️⃣🌺很多工程巧思🎣⏸。换到需求端🇰🇼🖨看，完全是另一回🔲🦟事⏩🎏。但语言模型在对象🛸🅱数量较多时，很难📂👩⚖️建立精💔确的对象🦗🇨🇾对应关系🖨🌗。这笔账值不值🍀🇱🇾得，取决于团队的🥟🔼工程水平、显🧟♂️卡数量和模型🐖规模🧩👩🚒。
