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长上下文LLM竞争转向:从堆token到架构优化
Sebastian Raschka发布《Recent Developments in LLM Architectures》,用可视化方式拆解Gemma 4到DeepSeek V4的硬核优化。文章指出长上下文瓶颈已从“能否支持更多token”转向“如何聪明分配计算”,这些优化已在生产环境落地。正在做长上下文模型、Agent或RAG的团队,这篇文章的视觉图和效率对比特别值得细读。
当前结论
长上下文竞争已从堆token转向架构优化,做Agent或RAG的团队可以从Gemma 4到DeepSeek V4的真实方案中直接借鉴效率提升思路。
2 个信源73° AI 热度最后更新 2026/5/16 17:25:05
证据链
相关来源 1Nathan Lambert: Interconnects
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