一开始，我还以为 DeepSeek 会走传统路线，比如大厂常见的蒸馏技术，搞个小参数的 Flash 模型。毕竟这种方法能有效降低计算需求，但缺点也很明显，就是小模型再怎么优化，和大模型比起来，性能还是会有损失 结果 DeepSeek 完全没按套路出牌，它不是去压缩模型，而是换了个角度，直接假设未来算力足够，然后想办法更高效地用好现有显卡架构。换句话说，不是缩小参数规模，而是在同等规模下优化计算方式，让计算更具性价比 这种思路比纯工程优化要“硬核”得多。一般来说，搞小模型是比较务实的工程方案，但 DeepGEMM 这种技术驱动的做法更有延展性。它不仅和小模型方法兼容，而且即使以后显卡更强、模型规模更大，这套技术依然能继续用，不会过时
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人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，近期DeepSeek强势“出圈”，在业界引发广泛关注，也成为全国两会热词。中国人寿集团推动各成员单位接入DeepSeek人工智能平台，在智能协同、智能客...