泰国内阁决定取消60天免签政策
DeepSeek给AI装了根赛博手指，于是它能看见了_蜘蛛资讯网
V缓存会占用大量显存。DeepSeek把视觉token的KV缓存压缩到90个条目，意味着可以在同样的硬件上处理更多图像，或者处理更长的多轮对话。这对于实际部署非常重要。很多公司的多模态模型在实验室里表现很好，但一到实际部署就遇到成本问题。每张图片消耗的token越多，推理成本就越高，可支持的并发用户就越少。DeepSeek的效率优势在规模化部署时会被放大。同时也变相提高了模型的上下文容量。如果一张
窗口里，只能放100多张图片。如果只占用300个token，就可以放400多张。这对于需要处理多图对话、长视频分析、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
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