月薪3万,去内蒙草原给DeepSeek守机房
月薪3万,去内蒙草原给DeepSeek守机房月薪30K,去草原给DeepSeek运维机房。
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我每次翻《天龙八部》,翻到少林寺藏经阁那一段,都要停下来。
不更是不更,一更就是个大动作,DeepSeek V4可能真的要来了!
就在大家都急头白脸地等待DeepSeek-V4的时候,冷不丁一篇新论文引起了网友们的注意—— 提出新稀疏注意力机制HISA(分层索引稀疏注意力),突破64K上下文的索引瓶颈,相比DeepSeek正在用的DSA(DeepSeek Sparse Attention)提速2-4倍。
第一篇论文来自字节SEED团队, 打了一些基础; 《Over-Tokenized Transformer》。 论文标题看上去在讨论“过度分词”。 而重点必然是在第二篇上—— DeepSeek公司的学术成果Engram。 《Conditional Memory via Scalable Lookup》 也就是Engram模块所出处的论文。
ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构,早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表,用token索引的embedding表直接读取记忆,彻底解耦记忆容量与计算开销。
官方宣传语:你是否隐隐担忧,自己或身边的人正在:参与一场席卷所有人的技能大退化?遭受 LLM 诱发的?一个名为 Sam Lavigne 的大学教授,最近发布并开源了一款名为「Slow LLM」的 AI 工具。
DeepSeek崩上热搜!宕机持续超过8小时,写论文的、角色扮演的和心情不好找AI吐槽的人也都崩溃了。But!这不是一次普通的服务中断,反而被解读为模型升级的前兆。
从3月29日晚21时左右起,国内大模型产品DeepSeek的网页端与APP端服务器持续处于崩溃状态,大量用户反馈无法正常访问对话服务。
硅心科技(aiXcoder)发布了一款专为「代码变更应用」场景设计的高性能、轻量级模型 aiX-apply-4B。基准测试结果显示,在 20 多种主流编程语言及 Markdown 等多类型文件格式的测试中,aiX-apply-4B 的平均准确率达到 93.8%,超越 Qwen3-4B 基座模型 62.6% 的准确度