在2024年的大模型时代背景下，阿里妈妈搜索广告团队深入探讨了搜索推广模型的进化潜力。通过过去两年的努力，团队解决了核心问题并实施多项优化策略，展现了强大的迭代活力。这些成果不仅延续了深度学习时代的创新精神，还为未来的广告技术发展奠定了坚实基础。
最新的技术进展中，开源微调工具Unsloth实现了革命性的优化。该工具改进了DeepSeek-R1同款的GRPO训练算法，在古董级GPU上也能高效运行。优化后的算法显存使用仅为原来的十分之一，同时处理的上下文长度增加了10倍。这一成果不仅显著提升了古董GPU的性能，还为深度学习领域带来了新的可能性。
在ICLR 2025会议前夕，慕尼黑工业大学与北京大学联合研究团队提出了一种名为ConFIG的新方法。该方法专注于解决深度学习训练中不同损失项之间的冲突问题，从而提升模型训练效率。通过优化损失项的权衡策略，ConFIG为实现更高效的深度学习模型训练提供了新思路。
在B站视频模型的工程实践中，深度学习优化技术起到了关键作用。Deepspeed的zero-3技术通过将训练状态（如权重、梯度和优化器状态）分散存储在不同显卡上，显著提升了分布式训练框架中的显存利用率。这一技术不仅提高了训练效率，还使得更大规模的模型训练成为可能，为内容创作提供了强有力的技术支持。
本文总结了在资源受限环境中使用PyTorch进行深度学习模型训练时的十种内存优化策略。这些策略旨在提高GPU内存利用率，特别是在训练大型语言模型和视觉Transformer等复杂架构时尤为重要。通过合理配置和优化，用户可以在有限的硬件条件下实现更高效的模型训练。
近日，哥伦比亚大学的研究团队开发出一种新型人工智能系统，使机器人能够通过普通摄像头和深度神经网络技术实现自我建模、运动规划及自我修复。这一创新突破了传统机器人依赖工程师调整的限制，赋予机器人自主学习与适应环境变化的能力，为具身智能的发展开辟了新路径。
在开源周的第五天，DeepSeek项目正式宣布完成了3FS的开源工作。3FS是一个专为现代SSD和RDMA网络带宽设计的高性能并行文件系统，能够实现高达6.6 TiB/s的聚合吞吐量，显著提升了数据访问性能。这一成果为深度学习等数据密集型应用提供了强大的数据支持，标志着在高性能计算领域的重要进展。
DeepGEMM是继DeepEP之后，开源社区推出的第三个重要项目。它专注于深度学习中的矩阵运算优化，旨在提高计算效率和性能。作为一项前沿技术，DeepGEMM为开发者提供了强大的工具，以应对日益复杂的深度学习模型训练需求。通过引入创新的算法和优化策略，DeepGEMM显著提升了矩阵运算的速度与精度，成为推动人工智能领域发展的重要力量。
TIM-VX 是 VeriSilicon 公司开发的一款软件集成模块，旨在简化神经网络在 VeriSilicon ML 加速器上的部署工作。该模块支持与 Android NN、TensorFlow-Lite 等多种深度学习框架的接口对接，使开发者能够更高效地实现模型的集成与优化。通过 TIM-VX 模块，开发者可以显著减少部署时间，提高工作效率，从而加速产品上市。
DeepGEMM是一个专为高效执行FP8（浮点8位）通用矩阵乘法（GEMM）操作设计的库，特别适用于需要细粒度缩放的场景，如DeepSeek-V3中所描述。该库不仅支持标准的GEMM操作，还支持混合专家（MoE）分组的GEMM操作，这种技术在深度学习中被广泛应用，以提高模型的灵活性和效率。通过这些特性，DeepGEMM为高性能计算和深度学习应用提供了强大的支持。
本文系统梳理了深度学习领域中注意力机制的发展历程，特别聚焦于多头注意力机制（MHA）、多查询注意力机制（MQA）、组查询注意力机制（GQA）到DeepSeek多层注意力（MLA）的演变。这些模型不仅在架构上逐步优化，更在实际应用中展现出卓越性能。MHA通过并行处理多个注意力头提升了模型表达能力；MQA简化了计算复杂度；GQA则进一步提高了计算效率和并行性。而DeepSeek MLA引入了多层次结构，显著增强了模型对复杂任务的理解与处理能力。
DeepSeek开源项目在其第三阶段（V3/R1版本）推出了专注于深度学习矩阵运算加速的方案。作为该版本的核心组件，DeepGEMM旨在提升大规模模型训练和推理过程中的计算效率。尤其在需要大量计算资源的场景下，DeepGEMM表现出显著的性能优势，其核心代码精简至仅300行，完美结合了高效计算与代码简洁性。
在人工智能领域，除了大型模型外，框架和算法等核心概念同样重要。AI框架为开发者提供了便捷的开发环境，核心算法则决定了模型的性能与效率。掌握这些概念的区别与联系，对于深入理解和应用AI技术至关重要。例如，在深度学习中，框架如TensorFlow和PyTorch简化了模型构建过程，而优化算法如梯度下降则直接影响模型的训练效果。理解这些要素之间的相互作用，有助于更高效地开发和部署AI系统。
DeepSeek-R1（DeepSeek-V3）是一款先进的深度学习模型，其复杂性体现在庞大的模型架构中。该模型拥有671B个参数，这一数量级的参数量使其在处理任务时具有极高的灵活性和精确度。值得注意的是，在运行过程中，每个标记能够激活37B个参数，这确保了模型对不同输入有着敏锐且精准的响应能力，从而为深度学习领域带来了新的突破。
近日，由Kimi杨植麟等人提出并署名的新型注意力机制——MoBA（Mixture of Block Attention）引起了广泛关注。MoBA作为一种块注意力混合架构，旨在显著提升深度学习模型的性能。该机制通过优化注意力分配，有效提高了模型处理复杂任务的能力。研究团队不仅在理论层面进行了深入探讨，还公开了MoBA的代码，为其他研究者和开发者提供了宝贵的学习和应用资源。
在深度学习领域，模型压缩技术致力于减少模型体积与计算复杂度，同时尽量保持其性能。这对移动设备、嵌入式系统和边缘计算等资源受限环境尤为重要。通过优化模型结构、剪枝冗余参数及量化权重，模型压缩技术显著提升了这些场景下的应用效率，使得复杂的深度学习模型能够在计算资源有限的设备上高效运行。
