（来源：上观新闻）
Meta与5️⃣🧡AWS🐳的合作🐓🍃渊源可追🖱溯至约2016🇬🇵年，但此前🌒主要集中于核🤦♂️心云服务🇳🇨🧚♂️、亚马逊B🧫edro♋ck平台的使🇹🇯用，以及从AW🏳🦀S租用GPU集群👨👨👦👦🔽。用来衡量"⏰🚑接近程度"👨👦🍅的指标叫KL散度🧾🇵🇷（Kull🧣🧛♂️back-Lei🛏bler🎼 Diverg🇿🇦ence🐴🐼），可👜🔱以理解为两个🇫🇯🇳🇬概率分布🚴♀️之间的"差距"，🐤🎦如何预防蜘蛛爬到床上差距越小🦸♀️⬅越好👃。该产品面向1⭕🦗.6T高速光模🇲🇸🐼块研发与大规模🇰🇪🌦制造场景🦀🍈，以“效率革命😉、代际演进、超高🇬🇲♦精度”三🎲💓大突破，为🎁全球AI算力光互🥑连提供☘🎷坚实的测量底座🛀♋。Deep🏅🇨🇮Seek🇮🇴🕒-V4👬-Pro又工◾🎈作了20多📋分钟，🇵🇼把活全👯部都干完了🎶。
AI也是如此，它👸对每个🎷词的内部表示（就👳是所谓的🇦🇸🇼🇫"KV状态"，🧯🧧即Key-V🇭🇹🎁alue状态⛳👃）是在考虑了✌🥥前面所有内容之🇹🇩后计算出来的🇬🇸。这意味着Dee🍎pSeek👨👧👦🇮🇱在用定价杠📦😌杆鼓励一种使🏰⛹️♀️用方式：把系统🚠🔶提示词、工具⛩定义、文档🏤🔎模板等固定内容放🔬🌞在请求👚头部，让缓存机制🏇🇧🇧自动生效，对于👝Agent类💂🙋♂️应用，这恰🌴👨🦳好是最典型🌮的调用模💪💯式⚽♻。Burke认🇻🇦为，Meta🍧🐦与AWS的这笔协⛓⏹议，将进🎈一步强化🐏🤸♂️市场对G🎎😪ravito🤑🤔n在A🌚🇮🇴I时代价值👨🦱的认可🦔🥑。在此之外，V4🇲🇲还引入mH🃏🥴C流形约束超😧🖤连接（升级传🇨🇮统残差连接，将信📈🇪🇹号传播约束在稳定🇬🇷流形上🔕）以及Muo☑n优化器（替🎽代传统Adam↖如何预防蜘蛛爬到床上W，适配🚌🔂MoE大模型👮♀️与低精度训📅🇨🇬练）⛹️♀️。
