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凯迪拉克汽车金融全国统一申请退款客服电话
2025-02-23 00:25:34
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2月18日,在大洋彼岸的马斯克秀出最(zui)新大模型Grok 3当天(tian),国产AI公司深(shen)度求(qiu)索(DeepSeek)最(zui)新一篇论文引发关注,创始人梁文锋在署名(ming)之列,并2月16日提交(jiao)到预印本平台arxiv。

这篇论文的核心关于NSA(Natively Sparse Attention,原生稀(xi)疏注意力(li))。据DeepSeek,上下文建模对于下一代(dai)语(yu)言模型至关重(zhong)要,但标准注意力(li)机制的高计算成本带(dai)来了巨大的计算挑战。NSA(稀(xi)疏注意力(li))在提高效率同时(shi),为提高模型能力(li)提供新的方向(xiang),实现将算法创新与硬件对齐的优化相结合,进行高效的长(chang)上下文建模。

DeepSeek在论文中介绍,NSA采用动态(tai)分层(ceng)稀(xi)疏策略,将粗粒度标记压(ya)缩与细粒度标记选(xuan)择相结合,以(yi)保持(chi)全局上下文感知和局部精度。通过两项关键创新推进稀(xi)疏注意力(li)设计:第(di)一,通过算术强度平衡算法设计实现了显着的加速,并针对现代(dai)硬件进行了实现优化。第(di)二(er),支持(chi)端到端训(xun)练(lian),在不牺牲模型性能的情况下减(jian)少预训(xun)练(lian)计算。

实验表明,使用 NSA 预训(xun)练(lian)的模型在一般基准、长(chang)上下文任务(wu)和基于指令的推理中保持(chi)或超(chao)过了全注意力(li)模型。同时(shi),NSA在64k长(chang)度序列的解码、前向(xiang)传播(bo)和后向(xiang)传播(bo)过程(cheng)中实现比全注意力(li)机制显著的加速,验证其(qi)在整个(ge)模型生命周期中的效率。

“此次DeepSeek发布的论文,可以(yi)称为基石更(geng)新。”业内人士向(xiang)澎(peng)湃新闻记者评论,此前的DeepSeek-R1的瓶颈在于输入上下文能力(li)方面相对不足(zu),此次更(geng)新正是解决了原先大模型文字处理的问题。从内容来看,NSA主要针对长(chang)上下文高速训(xun)练(lian),在长(chang)上下文情况下,相比原先的结构有更(geng)慢的性能衰(shuai)减(jian),这导(dao)致长(chang)思维链的 COT 效果会更(geng)好,对于复杂数学推导(dao)非常有价值。

据业内人士分析,DeepSeek此次是剑指大模型最(zui)核心的注意力(li)机制。Transformer架构是现有大部分大模型繁荣的基础,但其(qi)核心算法注意力(li)机制存在先天(tian)问题:为了理解和生成,会阅读文本里的每个(ge)词,并拿它与其(qi)他所有词作比较,导(dao)致处理文本越长(chang),技术就会越卡(ka),甚至崩溃。

通过NSA新架构,和Transformer原先传统的注意力(li)机制相比,准确率相同或更(geng)高,处理64k标记序列时(shi)速度可提高至11.6倍,且训(xun)练(lian)更(geng)高效,所需算力(li)更(geng)少。

值得注意的是,此次论文作者中,梁文锋在作者排名(ming)中位列倒数第(di)二(er)。而第(di)一作者是袁景阳(Jingyang Yuan)。据公开信息,袁景阳目前是北京(jing)大学硕士研究(jiu)生,研究(jiu)领(ling)域包括LLM和AI for Science,目前是DeepSeek的实习生,据袁景阳个(ge)人主页,他在去年参与7篇论文的撰写。

此前,在发布Grok 3同时(shi),马斯克透(tou)露,Grok 3的计算能力(li)是Grok 2的10倍以(yi)上,训(xun)练(lian)过程(cheng)累(lei)计消耗20万(wan)张英伟达GPU。而梁文锋的训(xun)练(lian)思路似乎与马斯克截然相反(fan),更(geng)关注如何在更(geng)少算力(li)消耗下,达到更(geng)好的计算效果。

有趣的是,对于马斯克坚持(chi)大力(li)出奇迹的思路,另一家国内大模型独角兽“月之暗面”几乎在同时(shi)提出挑战。

2月18日,就在DeepSeek论文发布当天(tian),月之暗面创始人杨植麟也(ye)带(dai)领(ling)团队发布最(zui)新论文《MoBA: MIXTURE OF BLOCK ATTENTION FOR LONG-CONTEXT LLMS(直译(yi)为“MoBA:面向(xiang)长(chang)上下文大语(yu)言模型的块注意力(li)混合方法”)》,提出了与NSA类似的稀(xi)疏注意力(li)框架MoBA,并设计了一套可以(yi)自由切换全注意力(li)和稀(xi)疏注意力(li)机制的方式,为已有的全注意力(li)模型更(geng)多(duo)的适配空(kong)间。

据介绍,MoBA是“一种将混合专家(MoE)原理应用于注意力(li)机制的创新方法”,旨在提高长(chang)文本处理效率。经过Kimi平台验证,MoBA架构能将处理1M长(chang)文本的速度提升(sheng)6.5倍,将处理10M长(chang)文本的速度提升(sheng)16倍。

MoBA提升(sheng)效率的关键手段在于仅关注部分键值。Kimi团队把完整的上下文划分成“块(block)”、让每个(ge)查询token自动关注最(zui)相关的KV(键值)块,从而实现长(chang)序列数据的高效处理,并提出一种新的top-k门控机制,无需额外(wai)训(xun)练(lian)参数,为每个(ge)查询token挑选(xuan)出最(zui)相关的“块”,保证模型的注意力(li)聚焦在包含最(zui)有用信息的“块”上。

Kimi团队表示,开展这项研究(jiu)的原因(yin)在于,在传统注意力(li)机制中,计算复杂度随(sui)着序列长(chang)度的增(zeng)加而呈平方级(ji)增(zeng)长(chang),阻碍了模型对长(chang)序列的高效处理。MoBA架构能够(gou)轻松融入现有模型,不需要高昂的训(xun)练(lian)成本,并实现与全注意力(li)模式的无缝切换。

国产AI竞赛正在日益加剧中。1月20日,中国AI初创公司深(shen)度求(qiu)索(DeepSeek)推出大模型DeepSeek-R1。作为一款开源模型,R1在数学、代(dai)码、自然语(yu)言推理等任务(wu)上的性能能够(gou)比肩OpenAI o1模型正式版(ban),并采用MIT许可协议(yi),支持(chi)免费(fei)商用、任意修改和衍生开发等。春节假期后,国内多(duo)个(ge)行业龙头公司均宣布接入DeepSeek。

2月8日,QuestMobile数据显示,DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次超(chao)越豆包,随(sui)后在2月1日突破3000万(wan)大关,成为史上最(zui)快达成这一里程(cheng)碑的应用。

DeepSeek的爆发正在重(zhong)塑中国大模型行业,从过去的“烧(shao)钱换估(gu)值”转向(xiang)关注技术性价比与商业化闭环。在这个(ge)日新月异的赛道,由DeepSeek引领(ling)的开源已成为大模型整体潮流,2月18日,阶跃星辰和吉利汽车联合宣布,将双方合作的阶跃两款Step系列多(duo)模态(tai)大模型向(xiang)全球开发者开源。其(qi)中,包含目前全球范(fan)围内参数量最(zui)大、性能最(zui)好的开源视频生成模型阶跃Step-Video-T2V,以(yi)及行业内首款产品级(ji)开源语(yu)音交(jiao)互大模型阶跃Step-Audio。

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