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从长远视角审视，它的技术突破是真实的：Moonshot团队重写了Transformer的注意力机制，打破所有层必须使用全注意力的惯例，在128K到1M超长上下文中将解码速度提升5-6倍。它解决了Muon优化器在万亿参数规模训练时的Logits爆炸问题，实现2倍于传统AdamW的Token效率。
在这一背景下，颇具讽刺意味的是，当DeepSeek最初发布时，日本政府及包括丰田、三菱重工、软银在内的多家企业，曾以“信息安全风险”为由，禁止员工使用该模型。
总的来看，但它总想“抄近道”正在经历一个关键的转型期。在这个过程中，保持对行业动态的敏感度和前瞻性思维尤为重要。我们将持续关注并带来更多深度分析。