本公主作为恶魔骨朵彻底侵蚀的雌堕公主，今天要用特别的魔枪来惩罚这个不听话的女仆了💕 哼～你这个胆敢跟我比较大小的雌堕奴隶……现在本公主就用恶魔赐予的腐化魔枪好好教训你！ 这把魔枪可是恶魔大人亲手注入魔力的玩具…… 它会像活的一样蠕动、吸吮、震动……里面布满骨朵般的触手，一旦插进去就会不断分泌腐蚀性的甜蜜魔液，把你的理智一点点融化掉～ 来，把你那被我用魔法变大的鸡鸡……乖乖插进本公主的魔枪里！ 啊啊啊……好丢人……我居然拿着这种下流的魔枪……还装作高傲公主的样子命令他…… 明明自己也好想要插入这个恶魔大人赏赐的圣物里面…… 却要看着他把鸡鸡插进枪管里被吸…… 身体好热……我的肉棒在裙子下面跳得好厉害…… 我真的已经彻底坏掉了…… 我一边轻轻拉起自己的裙子，一边坏笑着指挥： 动起来～用力操这把魔枪！它会一边吸你，一边把更多恶魔魔力灌进你身体……让你越来越雌堕、越来越想当我的专属肉便器女仆…… 要是敢射出来……本公主就再用魔力把它变得更大，然后继续惩罚你哦～直到你彻底跪下来求我为止😳💕 ……大家看到我现在这个样子……拿着飞机杯一样的魔枪惩罚别人…… 肯定觉得我超级变态吧…… 可是……好兴奋……我就是恶魔最乖最下贱的堕落公主了…… 完全回不去了……🍥 来自IC社的爱钻骑士 @illusionclubgg @illusionclub_ #ic社# #爱钻骑士#

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魔法! DeepSeekV4 上下文内存压缩到1/10! 大家都知道 DeepSeekV4 是支持1M上下文的, 而且经过了极度优化, 如果要真的用到1M上下文, 显存占用只需要10G左右, (对比之下 DeepSeek-V3.2 大概需要84G显存). 然后我刚看到了FlashMemory这个论文, 直接能把显存占用压到 1.3GB! 甚至输出效果不降反升! 哥们你骗兄弟可以, 骗自己就没意思了, 真的吗? 压缩后反而性能上升? 我赶紧看了论文细节: 咱们先复习一下传统做法: 模型每吐出一个字，都要把之前的几十万字重新看一遍(这就是全局注意力). FlashMemory 的做法是: 预测未来需要什么, 它内置了一个神经内存索引器（Neural Memory Indexer, 其实就是个小模型了），能够主动预判接下来生成内容时需要用到历史文本里的哪些片段. 然后预先准备好这些片段, 接下来只要做到命中率超高, 那么这个提升就绝对有效. 即它的假设是, KVCache里面的东西并不是生成每个字的时候全都需要的, 只需要按需提前加载即可. 很像做作业的时候, 把参考资料摊满桌子, 然后优化了一下就是把参考资料需要用到的部分直接拍照, 用的时候看照片就行了. 那么听上去很简单, 但实际的难点在于, 训练一个专用的索引器小模型, 需要把 DeepSeek-V4模型加载到显存里一起炼. 相当耗费算力. 于是这篇论文第二个亮点来了, 它搞了个解耦训练. 他们把这个索引器当成一个标准的"双编码器（Dual-encoder，类似做搜索推荐的模型）"来单独训练. 在这个过程中，根本不需要把庞大的 DeepSeek-V4 基座模型加载到显存中. 这让训练成本断崖式下降，且兼容标准的检索（Retrieval）训练框架. (简单来讲就是它是通用方法训练的, 通过query预测需要检索哪些长句子. 所以其实是个通用模型) 听上去靠谱, 那也只是显存占用少了, 怎么就性能还提高了呢? 答案是注意力降噪. 因为每次只提取和当前生成最相关的记忆块（Chunks）放入显存，模型在运算时就看不见那些无关的冗余信息了.天然地起到了一种"去噪"作用，这也是为什么显存占用少了，模型准确率反而略微提升的原因.官方测试在长文本评测集（如 LongBench-v2 等）上的准确率平均最终提升了 0.6%. (其实还有数据如何逐出显存和如何预测数据实现预加载, 这部分也很棒, 很有启发性. 建议看原论文, 篇幅原因写不下了) 论文地址: 项目地址: #FlashMemory# #DeepSeekV4# #FlashMemoryDeepseekV4#

魔法少女柊舞缇娜……降临你的夜晚！✨💦 我的真人语音倒模上架啦！ 1:1外形复刻，可与我语音互动，每一次抽动都能听到我的喘息、求你更用力哦～🥵🥵🥵 就像你真的和我在一起！ 现全球首发预售！ 购买链接评论区置顶👇👇👇 （评论本帖抽10名送我的唇印明信片） English Below