刚刚，DeepSeek首曝V3降成本秘诀，软硬协同突破Scaling天花板via 36氪 - 24小时热榜

DeepSeek最新论文深入剖析了V3/R1的开发历程，揭示了硬件与大语言模型架构协同设计的核心奥秘。论文展示了如何突破内存、计算和通信瓶颈，实现低成本、高效率的大规模AI训练与推理。不仅总结了实践经验，还为未来AI硬件与模型协同设计提出了建议。 刚刚，DeepSeek再爆新论文！ 论文并没有重复DeepSeek-V3的详细架构和算法细节。相反，它从硬件架构和模型设计双重视角出发，探讨两者如何相互配合，以实现低成本的大规模训练和推理。 具体来说，论文聚焦以下内容： 硬件驱动的模型设计：分析硬件特性（如F…