从 DeepSeek V3 到 V3.2:架构、稀疏注意力与 RL 更新
Sebastian Raschka 撰文梳理 DeepSeek V3 到 V3.2 的技术演进,核心变化是 V3.2 沿用 V3.2-Exp 的架构,加入 DeepSeek Sparse Attention(DSA)型稀疏注意力以降低长上下文下的训练与推理成本,注意力复杂度从 O(L²) 降到 O(Lk),其中 k 在官方代码中设为 2048。
为什么值得看
梳理从 V3 到 V3.2 的架构与训练变化,读者可对照前代理解稀疏注意力和 RL 的具体改动。