大模型深度与性能关系研究
精选理由
Kimi、DeepSeek和字节跳动各自提出不同方法解决深度诅咒，看看哪种方案更有效。
Kimi K3 采用 AttnRes 技术，DeepSeek V4 使用 mHC 方法，ByteDance 提出 HC 方案，均旨在破解深度诅咒问题。这些方法在训练预算、模型设计和代码库方面存在差异，难以直接比较。DepthBench 基准测试开始评估哪种方法真正有效。
原文 · AI Will
1/ 大模型越深，不一定越强。 Kimi K3 用 AttnRes，DeepSeek V4 用 mHC，ByteDance 提出 HC，目标都是破解“深度诅咒”。 但这些方法的训练预算、模型设计和代码库不同，无法直接比较。 哪种方法真正有效？DepthBench 开始寻找答案👇 💬 1 🔄 0 ❤️ 0 👀 551 📊 1 ⚡
