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根据DeepSeek最新发布的技术报告，V3/R1突破性的训练成本控制主要依托FP8精度训练方案。FP8是一种典型的模型量化技术，相较于业界常用的BF16精度，FP8精度通过将数据位宽减半显著降低了单次计算开销，但也会带来一定的精度损失。在实践中，DeepSeek R1采用了混合精度训练机制有效缓解了精度损失问题。由于DeepSeek R1采用FP8精度训练，所以开源的原生权重就是FP8精度。

要让大模型（如GPT、LLaMA、Claude等）稳定输出合法的JSON格式，需要结合和等多方面技术。

最近这一两周不少互联网公司都已经开始提前批面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。（Large Language Model，大型语言模型）中的Benchmark（基准测试）是用于衡量和比较不同LLM性能的一组经过精心设计的测试任务、问题和数据集。这些基准测试遵循标准化的流程，以评估LLM在核心语言处理任务上的表现。图片Bench

因此， 的平方根被用于缩放（而非其他数值），因为，Q和K的矩阵乘积的均值本应该为0，方差本应该为1，这样会获得一个更平缓的softmax。从论文中可以看出，随着 的值变大，点积的大小会增大，从而推动softmax函数往仅有很小的梯度的方向靠拢（分布集中在绝对值大的区域），导致softmax 函数容易导致梯度消失问题。方差越大也就说明，点积的数量级越大(以越大的概率取大值)。网上虽然也有很多的学习资

deepseek就像那种只会写"Hello World"的实习生，表面贼快，实际上细节全崩了，幻觉一堆，问它：“请给我生成一个线程池的最佳配置方案”，它啪一下就给你拷一段阿猫阿狗的ExecutorService代码，不管你是CPU密集还是IO密集型任务。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以

我们只需要把对应的代码框住，让AI给我们生成详细仔细的解释，遇到不清不楚的问题，再不断不断的询问AI，让它不断的教会我们。• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。要看懂AI写的代码，想必会有点困难。网上虽然也有很多的学习资源，

由 1 节~5 节可知，获取当前 token 对应的 logit，仅Attention计算过程中，K 和 V 需要用到之前 token 的信息，其余计算各个 token 对应的向量都是独立的。在推理过程中，当前序列中，除最后一个 token 外，前面所有 token 的 KV Cache 在历史迭代中已经计算过。因此，我们可以预先分配一块显存，将这些已计算的 KV Cache 缓存起来，供下一个

AI面试模拟器是一种基于大语言模型（LLM）+多模态分析系统的模拟面试系统。智能提问系统：模仿企业HR常见行为，按职位/行业智能出题；回答打分机制：根据语言逻辑、情绪、关键词匹配等维度评分；面部表情分析：结合摄像头分析表情、眼神接触、微笑频率等；个性化反馈报告：自动生成回答建议、逻辑优化提示、表达用语推荐。相比传统的“面经刷题”，AI模拟器更像一个真实的“虚拟面试官”。

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