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果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。游戏介绍

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果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。下载方式:

①通过浏览器下载

打开“果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【wap.m.xejwu.com】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。安装步骤:

🦛🤽🏇第一步：🏀访问果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://wap.m.xejwu.com/）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏌️🚴🐌第二步：💐选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。。

🐋🛺🦁第三步：🐼 下载果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

⛳🐳🏐第四步：💐检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🌰🦘🏂第五步：🦘启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。软件。

🎋🏋️🐮第六步：🏈更新和激活（如果需要）： 第一次启动果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。使用讲解

🎢第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🥉添加果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。”按钮从电脑文件夹选择文件《🐢🧸wap.m.xejwu.com》，或者直接拖拽文件到软件界面。

🥀第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

🍃第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

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2.打开修改器

3.狂按ctrl+f1，当听到系统“滴”的一声。

4.点击进入果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。，打开选关界面。

5.关闭修改器(不然容易闪退)

以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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　　“何事？”天刑接过雪瑶手中的玉露随口问道。

> 厂商新闻《果然一到假期，DeepSeek 就发新东西了。。。》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-10-01 07:57

• 编辑:CN




来了兄弟们，果然每次临近放假，DeepSeek 总能给我们整点东西出来（怨念）。




春节前整了个 R1 震撼科技圈，昨天又卡着十一假期的 Deadline，发了个新版本 —— DeepSeek-V3.2-Exp 出来。




大家也发现了一件事情，DeepSeek 你小汁、总在假期搞个大新闻是吧。




诶我有一计，不如多设定几个法定节假日出来，这样 DeepSeek 的产品发布速度也会得到了一波史诗级提升。

到时候别说 R2 了，可能连 R200 都已经发出来了。

OK 扯远了，回到这次 DeepSeek 发布的 V3.2 EXP 上来，这次的新版本虽然是个带些实验性质的模型，但是整出来的有趣东西是一点也不少：

一方面，V3.2 是首个实现细粒度稀疏注意力机制的大模型。




而这个新机制，很有可能改变未来所有大模型的玩法。

大家平时和大模型聊天的时候有没有发现一件事，如果你一直在一个窗口里和一个大模型聊天，那么没过多久，这个天就会被你给聊炸了。。。




没错，Transformer 架构是有极限的，每次它在给我们生成回答的时候，都要把过去的所有聊天记录加起来一起计算。

而在计算的时候，Transformer 也会计算这些聊天记录里面，每个单词（token）和其他所有单词之间的关联性，一个一个算下来。




这也就导致了咱们和大模型聊的越多，它需要加计算的内容也就越多，聊天记录的长度翻了一倍，背后的计算量其实涨了四倍，不但成本暴涨，性能也会有所降低。

因此各路大模型基本都会规定一个窗口的聊天长度限制，你聊多了，就直接不让你用了，除非新开个窗口才行。

而前面提到的稀疏注意力，很有可能改变这一切。

简单来说，稀疏注意力可以让大模型在计算的时候，不用同时关注所有单词，而是学会了怎么划重点。




和人一样的，就比如说你可能会记得住你去年国庆到了哪玩，但是你不会去记住你去年十月一号的早餐吃了什么东西。

记住重点，比记住所有的细节或许要更重要。

在 DeepSeek 的技术报告里可以看到，他们设计了一个叫做闪电索引器（Lightning Indexer）的新东西。




这玩意会动态的判断出整个聊天记录里，哪些 Token 是最重要的，然后在后续计算的时候，就只要关注这些重要的 Token 来就算就行了。

通过这种 “ 先记带动后记 ”、“ 有组织的记忆代替无序的记忆 ”、“ 挑重点记 ” 的方式，DeepSeek 让模型的计算量大幅度下降。

那么问题来了，这种通过 “ 局部记忆 ” 做出来的大模型，能力会变差么？

DeepSeek 做了个实验。

他们把 DeepSeek-V3.2-Exp 的训练配置与 V3.1-Terminus 进行了对齐，结果发现训练出来的两个模型，在性能上极为接近，在各类数据集上测出来的成绩都打了个五五开。




但在同样的效果之下，安排上稀疏注意力之后的 V3.2 巨能省钱。

在下面这张图里可以看到，随着句子越来越长，3.1 的推理成本是越来越高。

但是用上了稀疏注意力的 3.2 则没什么变化，和我的心率一样稳定。




性能没变，省钱加倍了属于是。

也正是因为稀疏注意力的这种效果，Deepseek 又开始当起了价格屠夫，把官方 API 的价格直接打了个对折还带拐弯的。




另一方面，DeepSeek 又不声不响的整了波王炸，用高级语言 TileLang 设计实现了很多新的GPU算子，再次对老黄的CUDA生态王座发起了试探。




看完上面这一大段话，大伙儿肯定想，这叽里咕噜的说啥呢？下面差评君就尽量用简单的话，给各位差友把这事儿给聊明白了。

TileLang 最重要的价值，还是它有潜力打破英伟达的垄断，当一波国产芯片生态的奶妈。

CUDA 大家应该都很熟悉，只要整点机器学习算法，想调用个 GPU，你肯定绕不过配置 CUDA 的折磨。

它的主要作用，就是把顶层程序员写的计算语言，翻译成芯片能看懂的底层机器语言，才能驱动芯片发挥作用，让数据在上面算起来。




而现在的市面上，可以说主流的顶层 AI 工具，像是 PyTorch，TensorFlow 等等，几乎都是对英伟达芯片和 CUDA 提供最佳支持。

我们日常用起来，只要在 python 里敲一个卷积计算 torch.conv，但背后对应的算子开发，可难度大得多。像是CUDA，要用上百行代码的底层运算，才可能实现一个 conv 算子。


英伟达体系从顶到底的层层翻译过程




那么问题来了，国产芯片刚诞生，还没有算子开发的积累，要是想用 pytorch 框架进行 AI 大模型训练，可不可以接上 CUDA 把这条路打通呢？

倒也不是不行，只不过 CUDA 写的时候没考虑你的芯片结构，就算强行兼容了也发挥不出国产芯片的最强性能。

于是，Tilelang 出现了。它的作用，就是帮国产芯片迅速打通从顶层AI工具，到底层国产GPU芯片之间的链路。

国产芯片（以昇腾为例）从顶到底的层层翻译过程







举个例子，国产芯片昇腾，要在 CANN 里实现一个卷积算子，程序员要考虑爆炸多的问题。

比如这个数据，现在放在很远的显存，我要不要把它拿过来放在寄存器随时用？怎么拿？什么时候拿？

各种数据调度、线程分配、资源访问等等问题加在一起，程序员就和那个国庆路口指挥交通的交警一样，头大，永远干不完的活儿。

几百几千行代码，才能实现一个卷积计算，还不一定是最优解，因为人总有考虑不周到的地方嘛。

而 Tilelang 的作用，就是把各种调度问题都给你自动化，不用人工考虑，它来帮你解决，还能解决得更好。




程序员不用再想数据放在哪，怎么取，占哪个线程，Tilelang 会自动帮你解决，你只要说想调个数据就行。

这直接利好国产芯片各种算子开发，因为用的代码更少，速度更快，效果还更好了。

而算子都开发好了，链路打通，国产芯片也就能无痛参与大模型训练了。

至于 TileLang 的能力到底有多强呢？其实看作者的头像就知道了。




好家伙，是二次元，稳了！

最后，差评君想说，虽然 3.2 的性能看着提升不大，但是正如它的名字写的那样：

Exp —— Experimental —— 实验性的。

这次的 3.2，其实更像是 DeepSeek 对过去实验成果的一次验收。

性能什么，甚至都不是最重要的东西，重要的是它真的验证了一些东西，是可行的。

之前一直在提的稀疏注意力，这次被成功在模型里用了起来，未来的大模型，上下文的能力或许会变得更强，能解决的问题或许也会越多。




之前一直诟病的显卡不够用的毛病也在逐渐好转，和国产的显卡厂商开始一起，摸索出一条绕过老黄的道路。

也就是在 DeepSeek 发布之后，寒武纪、华为昇腾、都表示了对 DeepSeek 的适配和支持。




大家在一起，形成了一个闭环。

方向有了，接下来就是要走多远，走多久的问题了。

所以。。。DeepSeek R2 发布的时间，会是元旦前么？

撰文：早起 & 莫莫莫甜甜

编辑：江江 & 面线

美编：焕妍

图片、资料来源：

DeepSeek 官网

Github

Attention in transformers, step-by-step | Deep Learning Chapter 6

https://tilelang.com/get_started/overview.html




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