Оптимизация внимания в моделях DeepSeek
Компания DeepSeek внедрила технологию разреженного внимания DeepSeek Sparse Attention, которая повышает скорость работы ИИ-агентов и снижает их стоимость. Вместо анализа всего объема информации модель выделяет лишь наиболее значимые фрагменты контекста.
Применение технологии IndexCache дополнительно ускоряет этот процесс, позволяя сократить избыточные вычисления на 75%. Такие решения дают возможность создавать инструменты для мгновенной обработки огромных массивов данных без значительного увеличения затрат на облачную инфраструктуру.
Ссылка: https://bdtechtalks.com/2026/02/23/llm-sparse-attention/ @AIandproducts
· 06.04
Sparse Attention — ключевое направление для масштабирования AI-агентов. Сокращение вычислений на 75% — это не просто экономия, а возможность запускать мультиагентные системы без космических счетов за токены. На практике это означает, что агент может работать с огромным контекстом проекта и не терять важные детали в длинных сессиях. Именно это сейчас ботлнек в AI-разработке.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён