深度解析AI上下文窗口算法机制-人工智能基础系列七
深度解析AI上下文窗口算法机制一切始于2017年谷歌发布的一篇开创性论文。那一年，《Attention Is All You Need》问世，正式提出了Transformer架构。Transformer的核心在于Self-Attention（自注意力）机制。然而，自注意力的计算复杂度会随着输入序列长度的增加而呈爆炸式增长。当你向AI输入一句话时，其内部究竟是如何运作的？第一步：将输入的每一个词转化为三个向量——Q（Query查询）、K（Key键）、V（Value值）。第二步：计算“谁关注谁”。具体而言，每
AI能否被视作社会生产力？
这一点值得我们认真想一想：AI究竟算不算社会生产力？如果答案是肯定的，那么它体现出来的“能力性格”又是什么？它与蒸汽机、电力、互联网这些技术的性质又有哪些差异？DeepSeek V4，究竟打破了哪层常规认知？V4的到来，至少在三个方面让“AI=生产力”这一判断更接近现实：智力被做成“可复制的大规模生产力”回顾人类每一次生产力跃迁，通常都在解决某种稀缺。蒸汽机主要缓解的是体力的不足，电力突破的是能源在距离上传输的限制，互联网则减少了信息传递的短板。而AI要跨越的，是“智力本身”的稀缺问题。呈现出“越用越便宜
从“对话便宜”到“智能体便宜”：DeepSeek-V4引领大模型价格战进入智能体时代
每经记者兰素英 每经编辑王嘉琦 报道历经15个月的等待，今日（4月24日），DeepSeek-V4（预览版）终于面世，发布时间紧随OpenAI发布GPT-5.5之后仅数小时。在DeepSeek-V4约1000字的产品介绍中，“智能体”一词被反复提及，共出现11次。DeepSeek-V4通过专家模式（Pro）与快速模式（Flash）的双版本配置，将大模型价格战从“对话便宜”推向“智能体便宜”的新阶段。凭借全新的稀疏注意力机制与同策略蒸馏技术，DeepSeek-V4将推理成本压缩至新低，其中V4-Flash版