王佳冬中文博客 ·

探索南半球，赞澳洲之美：大洋路深度游（上）

💡 原文中文，约2900字，阅读约需7分钟。

📝

内容提要

文章介绍了作者在澳洲大洋路深度游的经历，欣赏到了雨林、海滩、悬崖绝壁等美景，还与野生动物亲密接触。文章最后以日落前的阿波罗湾海滩为结束，展现了宁静美丽的海滩风光。

🏷️

DeepSeek-V4 模型结构（1）：序列维度（上），从 MLA 到压缩 KV
本文介绍DeepSeek-V4的注意力机制，从MHA到CSA/HCA的演进，重点分析压缩KV缓存的方法。V4将每4或128个token压缩为一条512维K...
Kimi K3 模型结构（1）：序列维度（上），从线性注意力到 KDA
本文介绍Kimi K3模型中KDA（Kimi Delta Attention）的递推形式，从线性注意力、DeltaNet到Gated DeltaNet演进...
Kimi K3 模型结构（4）：深度维度，Attention Residuals
本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals（注意力残差）结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN，通过可学习伪query对e...
Python 潮流周刊#166：拆解 Kimi K3 的登顶之路
《Python潮流周刊》第166期发布，主题为“拆解Kimi K3的登顶之路”。本期精选12篇文章和12个开源项目，涵盖Django调查、依赖管理、Ope...
DeepSeek-V4 模型结构（2）：序列维度（中），Lightning Indexer 与稀疏选择
本文介绍DeepSeek-V4模型中的压缩稀疏注意力（CSA）机制。KV缓存每4个token压缩为一条，1M上下文仍有26万条目，故用lightning ...
DeepSeek-V4 模型结构（0）：一张图看懂 DeepSeek-V4
本文介绍DeepSeek-V4模型架构：Pro版总参数1.6T、61层，Flash版284B、43层，均采用4条残差流、交错CSA/HCA压缩注意力与Mo...