混合專家模型

　　讓AI「精準(zhǔn)派單」而非「全員上陣」

　　想像一下，你要建一座大樓，通常會(huì)把所有工人都叫來施工，但DeepSeek採用一種更聰明的方法─「按需調(diào)派專家」。它的AI模型只會(huì)在需要時(shí)激活部分參數(shù)，讓最適合的「專家」來處理任務(wù)，而不是每次都讓所有「工人」上工。這種方式就像是你不需要全公司員工一起修一盞燈，而是派最擅長的電工團(tuán)隊(duì)去解決，大大節(jié)省計(jì)算資源。

　　多頭潛在注意力機(jī)制

　　壓縮數(shù)據(jù)，讓AI「大腦」更省力

　　傳統(tǒng)AI處理信息時(shí)，像是在一堆文件夾裏翻找數(shù)據(jù)，文件夾越多，翻找的時(shí)間就越長。DeepSeek採用一種獨(dú)特的方法，它會(huì)「壓縮」關(guān)鍵數(shù)據(jù)，讓AI在更少的信息量裏找到關(guān)鍵點(diǎn)，從而加快運(yùn)算速度，減少內(nèi)存消耗。就像是你本來需要讀整本書才能找答案，但現(xiàn)在AI只需要讀一頁摘要就能理解所有內(nèi)容，省時(shí)又高效。

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)訓(xùn)練

　　讓AI「自己摸索」如何變強(qiáng)

　　如果說傳統(tǒng)AI學(xué)習(xí)方式像是教科書裏的死記硬背，那DeepSeek的AI更像是個(gè)「學(xué)習(xí)型機(jī)器人」，它會(huì)自己嘗試、犯錯(cuò)、調(diào)整，再逐步變強(qiáng)。DeepSeek讓AI用「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」的方式訓(xùn)練自己，就像是一個(gè)學(xué)騎自行車的小孩，跌倒了就調(diào)整方法，直到學(xué)會(huì)並騎得更穩(wěn)、更快。

　　動(dòng)態(tài)計(jì)算路由

　　智能調(diào)度，避免資源浪費(fèi)

　　DeepSeek採用「智能調(diào)度」策略，讓AI計(jì)算時(shí)更像是一家高效運(yùn)營的餐廳。傳統(tǒng)AI計(jì)算像是一家混亂的快餐店，所有訂單都堆在一個(gè)窗口，導(dǎo)致運(yùn)算過載。DeepSeek「動(dòng)態(tài)計(jì)算路由」技術(shù)就像是擁有多個(gè)點(diǎn)餐窗口，根據(jù)客流量實(shí)時(shí)調(diào)整每個(gè)窗口的工作量，確保計(jì)算資源得到最優(yōu)利用，不會(huì)出現(xiàn)一部分計(jì)算過載，而另一部分卻閒置的情況。

資料來源：經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)