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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...
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DeepSeek-V4 模型结构（6）：优化器与稳定性，Muon
DeepSeek-V4采用Muon优化器，通过谱范数最速下降实现逐矩阵正交化，用Newton-Schulz迭代逼近SVD，混合系数提升小奇异值并精确稳定大...
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Kimi K3 模型结构（8）：训练并行，一步训练里谁在等谁
本文介绍Kimi K3模型预训练的并行系统设计，聚焦MoE层expert并行。核心是MoonEP方案：每个rank预留E/R个冗余expert槽位，确保任...
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DeepSeek-V4 模型结构（5）：宽度维度，DeepSeekMoE 的四个改动
本文介绍DeepSeek-V4模型结构中MoE层的四处改动：路由打分从sigmoid改为sqrt(softplus)以消除饱和；前三层用固定hash ro...
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DeepSeek-V4 模型结构（4）：深度维度，mHC
该文详解DeepSeek-V4的mHC残差结构：将单条残差流拓宽为4条，通过读、写、混三算子连接子层。为保稳定，混合矩阵被约束为双随机矩阵（非负、行和列和...
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DeepSeek-V4 模型结构（3）：序列维度（下），HCA、混合排布与零件
本文详解DeepSeek-V4模型结构：HCA将128个token压缩为一条目，无需稀疏选择；CSA与HCA交错排布，确保全局信息不丢失；滑窗分支弥补压缩...
