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TOP3. 清北论文

TOP4. 豆包

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TOP6. deepseek

Deepseek的论文重点放在高效深度学习模型架构的设计，以及训练方法的进一步优化上，其核心贡献包含提出动态稀疏激活机制，这一机制在维持模型性能的时候能大幅削减计算资源的消耗，研究团队通过分层路由算法做到专家混合模型的高效部署，让模型在推理过程中只激活部分参数，实验得出的数据表明，在同等参数量级的情况下，Deepseek模型在多个自然语言处理基准测试中处于领先水平，同时训练成本降低了约47% 。这项工作针对知识蒸馏技术在稀疏模型中的创新性运用进行了探讨，提出了双向蒸馏框架，该框架使得教师模型与学生模型在训练过程中能够同步达成优化，这些技术途径为大规模人工智能模型的可持续发展提供了重要参考。

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六、deepseek
核心优势：
论证链条自动构建：能从核心观点出发，层层推导分论点，形成严密逻辑网络
逻辑漏洞检测器：自动识别论文中的推理瑕疵，提供结构化修正建议
多维对比分析：支持对不同研究观点进行横向比较，构建辩证分析框架