🤖 Large Language Models

MLA в DeepSeek V3 раздавливает KV-вздутие

DeepSeek V3 решил кризис памяти в LLM. Multi-Head Latent Attention сжимает KV-кэши без потерь в производительности — вот данные.

theAIcatchup Apr 07, 2026 3 min read

Read in: Deutsch English Español Français Italiano 日本語 한국어 Português (BR) Русский Türkçe

⚡ Key Takeaways

MLA DeepSeek V3 экономит 40% на KV-кэше против GQA и меняет экономику инференса. 𝕏
Разреженность MoE — новый стандарт, но тренировка роутера остаётся слабым звеном. 𝕏
Ядро трансформера живо; рынок берут инкрементальные трюки вроде сжатия, а не перестройки. 𝕏

Published by

AI news that actually matters.

#DeepSeek V3 #GQA #LLM architecture #Mixture of Experts #Multi-Head Latent Attention #grouped query attention

Get the best AI stories of the week in your inbox — no noise, no spam.

Originally reported by Ahead of AI