mla_compression_dim: 512 }); TASK-02 // MULTI-SCENARIO 高精代码重构与逻辑 Diff 对比 原生针对工程级代码审查、长文档多步分析以及数学定理证明进行优化， rope=True) ， ARCH-01 // DEEPSEEK-MOE 细粒度专家动态路由架构 采用前沿的 Multi-head Latent Attention (MLA) 与 DeepSeekMoE 细粒度专家路由机制， c_k。
active_experts_per_tok: 8 ，。
// Unified Diff 补丁建议 - def calculate_attention(q。
// DeepSeekMoE 专家路由配置 const router = new DeepSeekRouter({ total_experts: 256 ， shared_experts: 1 。
v， c_k。
直接输出可执行补丁。
k.T) * scale + def calculate_mla_latent_attention(q， k，精准识别上下文细微漏洞， v): + return flash_attention_mla(q，单 Token 仅激活 37B 参数，在保障巅峰知识容量的同时实现极致显存吞吐， v): - return torch.matmul(q。