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本文目录一览：
- 1、量化起家,万卡在手,降价狂魔,DeepSeek可能就是中国大模型混战的终结者...
- 2、求里根总统在国会的经典发言
- 3、大模型商用API最新价格汇总(持续更新)
- 4、介绍一部英语电影
- 5、大模型结构基础(五):注意力机制的升级
量化起家,万卡在手,降价狂魔,DeepSeek可能就是中国大模型混战的终结者...
中国大模型领域近期异常热闹deepseektoken免费，价格战成为主旋律deepseektoken免费，涉及字节、阿里、百度、智谱等公司。这场混战deepseektoken免费的起点deepseektoken免费，却是一个看似与AI无关deepseektoken免费的“金融公司”——量化对冲基金幻方旗下的AI团队深度求索。
求里根总统在国会的经典发言
1、一次，里根总统在白宫钢琴演奏会上讲话时，夫人南希不小心连人带椅跌落在台下的地毯上，观众发出惊叫，但是南希却灵活地爬起来，在两百多名宾客的热烈掌声中回到自己的座位上，正在讲话的里根看到夫人并没受伤，便插入一句俏皮活deepseektoken免费：“亲爱的，我告诉过deepseektoken免费你，只有在我没有获得掌声的时候，你才应这样表演。
2、时代的选择（又名“讲话” ）的罗纳德里根 计划宣布：女士们，先生们，我们感到自豪的是提出一个深思熟虑的讲话里根。里根： 里根：谢谢你。非常感谢。感谢你和晚上好。提案已被确定，但与大多数的电视节目，表演者还没有提供一个脚本。
3、里根总统在一次白宫钢琴演奏会上发表讲话时，夫人南希不 小心连人带椅跌落到台下的地毯上。观众发出了惊叫声。但 南希却灵活地爬了起来，在二百多名宾客的热烈掌声中回到了自 己的位置上。
4、通往大马士革的线路接通后，里根却不紧不慢地骑着马在度假庄园里游逛，让老阿萨德等了足足13分钟，工作人员一五一十地将这些情况告诉了对方。或许是害怕被性情冷酷的阿萨德迁怒，叙方翻译没敢说实话，只是说，里根“在农场”，并为自己的迟来道歉。 拿起电话，里根上来就说：“总统先生，让我借此机会进一步祝贺你连任。
5、早在1982年1月26日，里根总统在向国会提交的第一份国情咨文中就表示要以“坚决的行动”来对付利比亚等反美国家。
大模型商用API最新价格汇总(持续更新)
1、大模型商用APIdeepseektoken免费的价格汇总如下deepseektoken免费，单位为元/1m tokensdeepseektoken免费，即元每百万token。在当前市场上，最贵的大模型价格并未明确指出，但通常大模型价格会根据其复杂度和性能而有所不同。购买大模型服务时，用户需根据自身需求选择合适的价格区间。
2、除了价格上的优惠，智谱AI在GLM-3 Turbo批处理API上还提供了额外的折扣，将价格下调了50%，达到了0.0005/千tokens。这不仅为用户提供了一种更加经济高效的大规模数据处理方式，也展现了智谱AI在成本控制和用户价值创造方面的决心和能力。值得注意的是，这并非智谱AI首次调整其定价策略。
3、在大模型竞争中，国产黑马再次刷新低价记录，GLM-4 Flash版本的百万token价格低至0.1元，展示了强大的成本控制能力。新一代MaaS平台0发布，GLM-4系列不仅开源免费，还具备多模态性能，价格低至1元/M token，引发行业价格战。
4、Inflection AI，一家致力于为每个人开发服务型AI的人工智能初创公司，最近悄悄地对其聊天机器人Pi以及其支持的全新大模型Inflection-5进行了重大更新。此次更新标志着Inflection AI在人工智能领域的重要进展，其估值已超过40亿美元，成为仅次于Open AI的第二大独角兽。
介绍一部英语电影
1、《拯救大兵瑞恩》不仅仅是一部战争电影，更是一部深刻的人性探索。影片中的每一个角色都反映了战争对个人和社会的影响。詹姆斯·瑞安的家人、士兵以及那些在战争中幸存下来的人们，他们的故事都反映了战争的无情和人性的坚韧。
2、《音乐之声》是一部充满爱的电影——对国家的爱，对家人的爱，对恋人的爱，对音乐的爱，对正义的爱。这部贯穿着爱的主题的电影会给孩子带来最纯净最真诚的爱的教育。
3、新岳父大人是斯蒂夫·马丁和戴安·基顿主演的一部电影，这部电影讲述了一个男人如何应对新岳父的故事。这部电影中的对话简洁明了，情节丰富，对于四级考生来说，这部电影的对话中包含了大量实用的词汇和句型。
大模型结构基础(五):注意力机制的升级
基于Token位置的方案包括GPT3采用的局部带状稀疏注意力，通过在Transformer层中交替使用稠密和局部带状稀疏的注意力模式，实现计算复杂度的降低。GPT3使用的局部注意力模式，简化了Transformer处理序列的长度限制，同时也为大模型的外推性提供了“超强基线”。
KV-Cache：在自回归模型中，利用已计算的key和value缓存，减少每一步生成时的计算开销。 Multi-Query Attention：MQA通过共享K和V转换减少参数和操作数量，简化了多头注意力计算。 Grouped-Query Attention：作为Multi-head和Multi-Query的折中方案，通过减少head的数量和复制K和V来优化计算效率。
跨模态性能：UniRepLKNet实现了感受野、特征抽象与深度模型表示能力的平衡，展现出跨模态的先进性能，并在大规模时序预测任务中表现出色。StripedHyena 混合结构：StripedHyena由TogetherAI发布，它采用了一种独特的混合结构，结合门控卷积与注意力机制，形成Hyena运算符。
注意力机制：核心：Transformer架构的基础，使模型能够高效处理序列数据，捕捉长距离依赖关系。自监督学习：核心：利用未标注数据进行模型训练，提升模型泛化能力。应用：如MAE模型，通过自监督学习有效训练大型视觉模型。对比学习：核心：通过对比正样本和负样本，学习数据间的相似性和差异性。
空间方向的Attention建模的是空间位置的重要性，结构如下：首先将通道本身进行降维，分别获取最大池化和均值池化结果，然后拼接成一个特征图，再使用一个卷积层进行学习。这两种机制，分别学习了通道的重要性和空间的重要性，还可以很容易地嵌入到任何已知的框架中。
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