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9月10日周四
  28. @dongxi_nlp28

    极致的压榨 KV Cache Compression DeepSeek-V4.1-Flash 的 Causal Encoder–Decoder 改变了什么？ 在常规 Transformer 中，各层根据进入本层的 hidden states，生成自己的 K 和 V。DeepSeek-V4.1-Flash 的 Causal Encoder–Decoder 调整了这一依赖关系：decoder 的 global KV 直接由 causal encoder 的最终输出生成。 因此，构建 decoder 的 global KV，无需让整段 prompt 经过所有 decoder 层。这为减少 prefill，也就是生成回答前的输入处理计算，提供了基础。

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  32. @AYi_AInotes24

    开发者用 OpenAI 的 GPT-6 Astra 搭建了一套原型工具，把 2D 解剖挂图、真实 CT 断层切片与 3D 空间解剖模型联动在同一界面：拖拽任意横截面，3D 模型切面同步亮起、系统图谱实时标亮。该工具针对医学教育中平面图缺乏空间深度、CT 断层与全局解剖脱节、医生需同时维持三套心理模型等认知瓶颈，将原本需多年训练才能形成的空间直觉变为可见的物理投影。

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