20260429:一些新东西

concepts/million-token-context.md

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+title: "Million-Token Context"
+domain: "Machine Learning / Long-Context Models"
+tags: [long-context, efficiency, inference, kv-cache]
+sources: [[deepseek-v4-million-token-context]]
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+# Million-Token Context
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+> **类型**: Concept (Tier 3 — Placeholder)
+> **来源**: [[deepseek-v4-million-token-context]]
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+## 概述
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+百万 Token 上下文是指语言模型能够高效处理的序列长度达到 1,000,000 个 token。这是 DeepSeek-V4 系列的核心突破——通过 [[hybrid-attention-architecture]] 等技术创新，实现了在百万 token 上下文下仅为 DeepSeek-V3.2 27%（Pro）或 10%（Flash）的推理 FLOPs。
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+## 关键技术
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+- [[compressed-sparse-attention]] + [[heavily-compressed-attention]] 混合注意力
+- [[fp4-quantization-training]] FP4 量化
+- 异构 KV Cache 与磁盘存储策略
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+## 核心内容
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+*此页面为占位符，用于修复 wiki 中的断链。详细内容待后续补充。*
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+## 相关概念
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+- [[hybrid-attention-architecture]] — 混合注意力架构
+- [[test-time-scaling]] — 测试时扩展
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+*Last Updated: 2026-04-27*
+*Status: Placeholder — to be completed*