DeepSeekMoE通过创新的混合专家架构、潜在注意力缓存和优化的归一化策略，在模型规模与计算效率之间找到了新的平衡点。其在降低计算成本的同时保持了领先的性能水平，为大规模AI系统的可持续发展提供了新的思路。后续研究将探索该架构在多模态任务中的应用，以及路由算法的进一步优化。

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DeepSeekMoE通过创新的混合专家架构、潜在注意力缓存和优化的归一化策略，在模型规模与计算效率之间找到了新的平衡点。其在降低计算成本的同时保持了领先的性能水平，为大规模AI系统的可持续发展提供了新的思路。后续研究将探索该架构在多模态任务中的应用，以及路由算法的进一步优化。

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我从24年11月份开始学习网络爬虫应用开发，经过2个来月的努力，于1月下旬完成了开发一款网络爬虫软件的学习目标。这里对本次学习及应用开发进行一下回顾总结。前几天我已经发了一篇日志（网络爬虫学习：应用selenium从搜*狐搜索爬取新闻结果的数据）记录了应用中使用的爬虫技术。这篇日志记录另外一个问题的解决。

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进入 D:apache-skywalking-apm-8.9.1apache-skywalking-apm-binin ，双击运行 startup.bat（7.x及以下版本 APM 包里面有包括 Agents，但是8.x的就发现被分开了，所以8.x的及以上的 就需要 Agents 也得下载。再看 Skywalking（http://localhost:8080/） 页面那边，你就会发现有个这个图（