伊总统：伊朗人民对美国完全失去信任

DeepSeek给AI装了根赛博手指，于是它能看见了_蜘蛛资讯网

、大量文档理解的场景至关重要。DeepSeek的模型可以在一个对话里处理更多图像，可以对比分析几十张甚至上百张图片，可以追踪视频里的长期变化。最关键的是训练成本。虽然报告主要讲推理效率，但这种压缩机制在训练阶段同样有效。更少的视觉token意味着更小的计算图，更快的训练速度，更低的硬件要求。DeepSeek一直以“用更少资源做出更好效果”著称。从R1的强化学习训练，到V4的MoE架构，再到现在的视

硬件要求。DeepSeek一直以“用更少资源做出更好效果”著称。从R1的强化学习训练，到V4的MoE架构，再到现在的视觉多模态，这种效率优先的哲学贯穿始终。但这里有一个关键问题。压缩会不会损失信息？DeepSeek并没有否认压缩会带来信息损失。它的主张是，在这组空间推理和计数任务上，压缩后的表征仍然足够有效。每一步压缩都在保留对推理最重要的信息，丢弃冗余和噪声。其实前面提到的DeepSeek的视觉

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