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@rasbt: New article: a visual tour of recent LLM architecture advances, from Gemma 4 to DeepSeek V4. I focus on long-context efficiency tweaks like...

@rasbt 3 信息等级 3 1 噪音/剔除；2 较弱；3 普通事实；4 重要行业动态；5 极重大事件。该分数是信息显著性，不是投资建议。 发布：2026-05-16T13:10 抓取：2026-05-16 16:03
🔗 原文链接
AI 行业
摘要

Twitter用户@rasbt发布一篇关于近期大型语言模型架构进展的图文文章，涵盖从Gemma 4到DeepSeek V4的模型，重点介绍长上下文效率优化技术，如KV共享、逐层嵌入、分层注意力预算、压缩注意力及mHC等。

客观事实
  • 文章回顾从Gemma 4到DeepSeek V4的LLM架构进展
  • 重点介绍长上下文效率优化技术，包括KV共享和压缩注意力
  • 文章以可视化方式呈现，并附有链接
Gemma 4 DeepSeek V4

原文

New article: a visual tour of recent LLM architecture advances, from Gemma 4 to DeepSeek V4.

I focus on long-context efficiency tweaks like KV sharing, per-layer embeddings, layer-wise attention budgets, compressed attention, and mHC.

Link: https://t.co/KO81y3kTH7 https://t.co/wTx51QpQu4

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