在保障模型表达能力无损的前提下，7 +42，将千亿级模型常驻单机显存变为现实， // 架构配置与插件挂载 - standard_mha: kv_cache_size = 128GB + deepseek_mla: compressed_latent = 16GB + plugin: quant_executor local_sandbox 02 多场景任务与精准代码补丁生成 从复杂金融研报的结构化拆解到跨项目全栈工程重构， @@ -42， n) + weights = deepseek_optimizer.solve(risk_cov) + return apply_slippage_model(weights) ，7 @@ def execute_strategy(): - weights = np.random.uniform(0， 1，。
将 KV 缓存压缩至传统 MHA 架构的 1/8，输出严谨的 Unified Diff 补丁并完成测试，DeepSeek 能自动审计代码中的边界缺陷， 01 MLA 潜在注意力机制与极致压缩 采用低秩联合压缩投影。