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有一项关于DeepSeek的论文，将重点放在大规模语言模型的高效训练与推理优化技术方面。此研究提出来动态超网络架构，借助参数共享机制，把模型体积压缩到原有规模的40%，并且还能维持97.3%的原始性能。在数学推理任务里，其创新的思维链蒸馏方法，让模型于MATH数据集上的准确率提升至82.5%，相较于传统微调方法提高了15个百分点。

该论文对多模态融合策略进行了系统阐述，借助跨模态注意力机制实现文本跟代码的联合表征学习，在代码生成任务里，此方法于HumanEval基准测试中达成75.8%的通过率，明显比同等规模的基线模型更具优势，研究还给出了梯度累积的改进算法，把训练稳定性提高2.3倍，切实解决了大规模模型训练中的损失震荡问题。

论文证实了知识蒸馏技术于模型部署里的实际价值，运用分层蒸馏策略，于维持百分之九十性能的情形下把推理速度提高了四倍还多，已然提升至四点七倍这样的程度。这些成果给工业级人工智能应用给予了重要的技术参考，尤其是在边缘计算场景当中呈现出显著的优势 。

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