DeepSeek-V3：多头潜在注意力(MLA)
MLA是DeepSeek-V2 和 DeepSeek-V3 背后的关键架构创新，可实现更快的推理。
DeepSeek-V3 的主要架构创新，包括 MLA（多头潜在注意力）、DeepSeekMoE、辅助无损负载均衡（auxiliary-loss-free load balancing）和多标记预测训练（multi-token prediction training）。
本文讲解的MLA技术，在 DeepSeek-V2 的开发中被提出，后来也被用于 DeepSeek-V3 中。
本文记录了学习flash_attention遇到的一些好的文章，帮助你搞懂flash_attention。
我们知道现在的LLM大模型主流是基于attention搭建的，attention的计算效率也决定了生产场景中大模型的可用性。flash_attention目前有三个版本，分别是flash_attention和flash_attention2和flash_attention3，它们的目的都是采取一系列的优化手段，提高attention的计算效率。
通过对ZIP 文件格式的学习，就有了足够的信息能够逐字节手动读取和写入 ZIP 文件，知道为什么zip压缩格式为什么是从后往前开始解析的。
ZIP 文件由多个头部组成，包括本地文件头、中央目录文件头和中央目录结束记录。每个头部由签名和头部数据组成。
fish如何增加和删除环境变量PATH？fish为什么没有fish_remove_path方法删除环境变量。
在平时的开发工作中，如果你要把python环境打包给对方，你会怎么做呢？ 分两种情况： （1）对方只需要很多whl的安装文件，你给对方写个脚本运行安装，只要确保安装的是你提供的目录下的就可以了。 （2）把python运行环境包括解释器，比如3.8、3.10这些版本和whl都需要打包给对方。
先看看，给对方的install.sh文件中有哪些内容？ 用本地的pip配置文件，配置文件中指定了使用本地的pip源
故事的起因是，我看到了一个项目，kawaii-gcc。
quickcheck 是一个非常强大的工具！quickcheck 是一个基于属性测试（Property-based Testing）的 Rust 库，灵感来自于 Haskell 的 QuickCheck 库。它的核心思想是通过自动生成大量随机输入来测试代码的属性，而不是手动编写具体的测试用例。
前面我们讲解了PIMPL技法，现在又来一个Fast PIMPL，这又是什么东东！从字面意思猜，这肯定是PIMPL的升级版改进版勒，肯定解决了一些PIMPL技法存在的问题。
恭喜你，答对了！！！
采用server方式推理一个模型，会崩溃。
采用pipeline方式推理一个模型，不会崩溃。
不管是server还是pipeline，都调用了同样的generate()方法，但是为什么会产生不同的结果？传递的参数不同。