又是长假之前更新
DeepSeek-V3.2-Exp 发布！
有两大看点。
第一:
DeepSeek Sparse Attention（DSA）首次实现了细粒度稀疏注意力机制，在几乎不影响模型输出效果的前提下，实现了长文本训练和推理效率的大幅提升。

第二:

DeepSeek 使用高级语言 TileLang 进行快速原型开发，以支持更深入的探索。在最后阶段，以 TileLang 作为精度基线，逐步使用底层语言实现更高效的版本。

因此，本次开源的主要算子包含 TileLang 与 CUDA 两种版本。

建议社区在进行研究性实验时，使用基于 TileLang 的版本以方便调试和快速迭代。