（来源：上观新闻）
用户看到跟自己像🚫🍹的人解决了跟自🍿己像的问🌻🇧🇴题，自然🤵就会去试，🇩🇪不用教他🌦🍹什么是Co🌧⏱ding Ag🐮ent🍪㊗。这是 V🎩🖊3 时😺🏬代不需要解决✝👨👩👧的问题👹。这里面的每一↘个名词，在🏈工程上都是巨大挑🏊♀️战⛽💾。手机震动，屏🛅0️⃣幕亮起🐕。现在的问🇮🇳❄题不是🇺🇦🇧🇳 “能不🎨能做到🇸🇷”，而是 “3️⃣🇾🇪我们还不知🇫🇯道有哪些需要做🈺的”🚤👨🏫。对于这份🇧🇲🌎条款清单，马斯⛹️♀️克当庭回答📧称：“🈸🇮🇹没有仔细🏌🇦🇫新站做泛目录看条款细则，只⚙🤷♀️瞅了眼标题💋🤶。
晚点：正好这几🚻🖲天正在开🇬🇬🍊 ICLR （🕝国际学习表征会议⏸👩🚒，Inter🥭🇧🇪nation🎪💔al Co🌍nferen🚯ce on🤣 Learn🎟ing R🛡🇫🇰epresent🌩🐾ation🅾s，AI 🇨🇷🥗顶会之一🏦🐠）， 大🍻👨🔧家在会场是🇦🇿如何讨👩💻论 V4 和同🚍期进展的？ 刘益🌑枫：有意思的🏛是，V4🦇 放弃了从😆 V2 🇰🇮🚿到 V3 使🧠🛎用的 MLA🦡🇦🇶（注：多🀄🎸头潜在注意力，由📹 DeepSee🧬👩⚖️k 提出🕳👯），而目前 🧞♂️K 2.6、🚽GLM-🛌🔡5.1 等🇰🇵模型依然采用🤣🖥 ML💖🐈A🌪。
晚点：前面我🎓🇭🇲们讨论了性能，👿效率上，V4 📂技术报告👡里提到：在百万级🏰上下文中🛑，DeepS🦟eek-V4-P🇶🇦ro 的单 🔒toke🥑🐌n 推理 F🔳🧘♀️LOPs（❓衡量计算🌍量，对应计🧗♂️😧算资源） 是🧘♂️ V3.2 的🏐 27%，KV 🙄0️⃣缓存占用（对应存🎶储资源）🎢📰是 V3🙏🎴.2 的 10%🕗。你没时🔹间研究成分👣，直觉🏏🏢告诉你👔：贵的更好🐌🛒。也就是说，模型不✝🏯是直接凭😇💆感觉回答“😆🖕有多少个”🧶，而是先把👨❤️👨目标对📝🔆象找出😦📟来、框出来，再基🆑于这些框🍦进行统计🐕🚥。
