AI 导读
Sebastian Raschka 发布新文章《Recent Developments in LLM Architectures》，以可视化方式梳理从 Gemma 4 到 DeepSeek V4 的 LLM 架构进展。
正文
长上下文LLM的军备竞赛已经转向：长上下文LLM竞争已转向：从堆token转向精细的架构优化。
Sebastian Raschka（《Build a Large Language Model From Scratch》作者、前统计学教授.
刚发布《Recent Developments in LLM Architectures》，用可视化方式拆解Gemma 4到DeepSeek V4的硬核优化。
这些不是纸上谈兵，全是已在生产环境落地的真实方案。
关键转变：长上下文的瓶颈不再是「能否支持更多token」，而是「如何聪明分配计算」。
以前大家卷上下文长度，现在真正拉开差距的，是这些精细的架构选择。
正在做长上下文模型、Agent或RAG的团队，这篇文章的视觉图和效率对比特别值得细读。
阅读全文见评论区~
New article: a visual tour of recent LLM architecture advances, from Gemma 4 to DeepSeek V4. I focus on long-context efficiency tweaks like KV sharing, per-layer embeddings, layer-wise attention budgets, compressed attention, and mHC. Link: magazine.sebastianraschka.co…在 X 查看被引用的帖子
来源：@berryxia · x.com