DeepSeek V4发布，获得好评。主要创新包括百万token上下文开源、KV cache大幅缩减、mHC强化残差连接和hybrid attention架构，提升长文处理效率。训练数据量翻倍，模型参数显著增加，表现超越多款闭源模型。未来将继续探索新技术，推动开源进程。
本文介绍了多种基于Transformer的图像超分辨率模型，如Hybrid Attention Transformer、Swin Transformer和S2R。这些模型通过结合不同的注意力机制和预训练策略，显著提升了超分辨率性能，实验结果在多个基准测试中优于现有方法。
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