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据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。
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深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术，专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”：比如识别猫的照片，第一层先看像素点，第二层组合成线条，第三层拼出猫耳、胡须等特征，最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”（数学计算单元）组成，层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。
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