它是一个覆盖模型从“设计图纸”到“流水线生产”再到“日常运行”全生命周期的系统性工程。几乎每一个压缩或优化的决策，都会像基因突变一样，在模型的行为、结构和效率上打下深刻且独特的烙印，最终共同塑造了模型的终极指纹。是LLM从实验室走向现实世界的必由之路，而这条路上做出的每一个工程决策，都源于开发者对效率、成本、性能三者之间平衡的独特“哲学”。它是整个“LLM指纹”体系中，最深刻、最全面，也最接近模型

性价比非常高，它用最简单的思想、最低的计算成本，解决了模型压缩这个核心问题中最普遍的部分。尽管它存在理论上的局限性，但在工程实践中，经过迭代微调、正则化以及与激活信息结合等方式的“魔改”后，它依然宝刀不老。尽管从理论上看，梯度剪枝似乎更为“深刻”，但基于权重大小的剪枝凭借其无可比拟的。）探讨了基于梯度的剪枝方法。现在，不妨回归本源，剖析剪枝领域中。基于权重大小的剪枝几乎是所有模型压缩任务的**“第

例如，对于注意力机制来说，“人咬狗”和“狗咬人”这两个句子，如果不加入位置信息，词向量本身是完全一样的，模型将无法区分其天差地别的含义。通过精心设计的“压力测试”，例如操纵输入文本的长度、结构和顺序依赖性，就可以像地质学家探测地层一样，探测出模型所使用的位置编码类型，从而揭示其架构的“秘密”之一。因此，位置编码的本质工作就是为输入序列中的每一个Token（词或子词）附加一个独特的、代表其在序列中绝

通过精心设计的探针任务，可以清晰地看到其信息流动的通路是密集的全连接（MHA），还是带有局部窗口（SWA），亦或是分组共享（GQA）。它们通过改变“一个词可以关注哪些其他的词”这一基本规则，直接影响了模型构建上下文依赖关系的方式，从而在生成文本的。不同的注意力机制就像不同类型的思维模式，差异会在模型生成的文本中留下深刻且可识别的印记。这条路径的核心思想是“一个词的含义主要由其邻近的词决定，没必要关

笔者尝试对比了“关于推理时Scaling”与现有技术，粗浅分析如下：

DeepSeek与清华大学联合发布的论文《奖励模型的推理时Scaling方法及其在大规模语言模型中的应用》，核心在于提出一种新的推理时Scaling方法，即通过动态调整奖励机制，而非改变模型参数，来提升大规模语言模型（LLM）的推理能力。这种方法突破了传统依赖强化学习（RL）在训练阶段优化模型性能的局限，为LLM推理能力的提升提供了全新方法论。论文中的"Scaling"主要指推理计算资源的扩展，而

【代码】DeepSeek底层揭秘——交互指令集。

是一种将大语言模型 (LLM) 与外部程序（如 Python 解释器）结合起来，以提高 LLM 在处理需要精确计算或符号推理的任务时的准确性和可靠性的框架。未来，随着 LLM 技术的不断发展和 PAL 框架的不断完善，程序辅助语言模型有望在更多领域发挥重要作用。程序辅助语言模型 (PAL) 是一种将大语言模型 (LLM) 与外部程序结合起来，以提高 LLM 在处理需要精确计算或符号推理的任务时的准

是在 LoRA (Low-Rank Adaptation) 基础上发展起来的一种更高效的参数微调技术，尤其适用于资源极度受限的场景。它在保持 LoRA 优点的同时，进一步通过量化 (Quantization)技术压缩预训练模型，显著降低了内存占用，使得即使在消费级硬件上也能微调大型模型。

是一种将大语言模型 (LLM) 与多模态信息（如图像、文本）结合起来，以增强其在需要多模态推理的任务中性能的提示技术。与传统的单模态思维链 (CoT) 提示不同，Multimodal CoT 不仅利用文本信息进行推理，还利用图像等其他模态的信息，从而更全面地理解任务，并生成更准确、更相关的答案。多模态思维链提示 (Multimodal CoT Prompting) 是一种将大语言模型 (LLM)