（来源：上观新闻）
不过爆料显示🔢V4依然是纯🦗🌀文本大模型🇫🇰，而非🧞♀️🥕此前暗示的💖🐘多模态模型🚏。没有KV缓存，🎂AI每次回🚓🇦🇴答都要把🇬🇹所有背景文档😩👌重新处理一遍，🥠🎠等待时间会非常♣长🇸🇴🦙。结构创新和超💶高上下文效率 D👯♂️eep🙌🧶See☯k-V4 开创💛🇬🇪了一种全🧮🔃新的注意🦖力机制👳♀️，在 tok🇱🇸en 维👨✈️🐲度进行压缩🇲🇬🕎，结合 DS🐌A 稀疏注意👟⚪力（Dee📶pSeek 🐦😼Spars🚠e Att🏟ention）🚴，实现🇪🇭⏰了全球🗾领先的长♦😩上下文📃🖥能力，并且🚥相比于传统🇵🇦方法大幅降低了🏊♀️对计算和🗯显存的需🚅😷求🎙💇♂️。
这个细节有点🌈可笑，但它⚰正是当下"AI打💧⚰车"面临的共🏪同拷问🛹：这件事🇵🇭到底方便🈺了谁？ 01.🥚⬜说话，其🎢👔实比点击更累 国🐢🇴🇲内的AI打车产品👋做得比谷歌🎒🎪流畅，🏎千问接高德🐼运力，滴滴有小滴🧜♂️⚪，一句话叫车在🐩✏iso认证是什么技术上已🧞♂️🎌经走通了😺。正如国🇲🇦星宇航所强🆚调的，2030年😿👨🏫前完成千📵🔙星组网、2035🍲年完成全部卫星🤐💷组网——👩🔧🤾♂️这些时间表🈚本身，就是太🛸💯空旅行🇬🇺一步步🇵🇷走向现实的刻💾度🇰🇾🏋。
4、今天发布会🥅多次提到图像化⏯和空间感知，对🙌👥于机器人尤🌾其是具身智能而🧿😊言，这一代芯片和👟🧷产品主🌮要是在🧦解决哪些核🍼🔫心痛点？🍚 杨先🥞声：过去激光雷达⌨🤧已经较好地解决🌊了机器人“👨⚖️🍃移动”层面的☢感知问题，但并没🃏🕡有真正解决“操🐥作”这一更关📟键的能力瓶颈，🇰🇲而操作能🔂🧘♀️力恰恰是当前具😔身智能走向真实🍊场景应用的核心门1️⃣槛🐑。DeepSee🍦🚍k将上述📕🕘低价能力归🎋因于模型在超长上⚾下文场景下的🛁🇻🇪极致效率优化🕘👌。
