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DeepSeek-V4 的 1M 上下文架构：mHC、CSA/HCA 与训练推理优化

DeepSeek-V4 把上下文窗口扩展到 1M token，同时通过 mHC 残差连接、CSA/HCA 混合稀疏注意力、Muon 优化器、FP4 量化感知训练和 KV Cache 重构解决长上下文带来的计算、显存和训练稳定性问题。

发布于 2026-04-28
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Agentic Context Engineering：用可演化上下文让 LLM 无需微调持续改进

Agentic Context Engineering 将系统提示、记忆、工具经验和领域规则组织成可持续演化的“作战手册”，让大型语言模型在不更新参数的情况下通过执行反馈改进表现。这里讲清 ACE 的问题背景、生成器-反思器-整编器架构、增量更新机制、实验结果和适用边界。

发布于 2025-10-11