DeepSeek 团队近日发表了新论文《Insights into DeepSeek-V3: Scaling Challenges and Reflections on Hardware for AI Architectures》（https://arxiv.org/pdf/2505.09343），梁文锋也参与其中。此论文揭示了 DeepSeek-V3 大模型的优化方法，通过内存优化、计算优化、通信优化及推理加速四项核心技术，显著降低训练成本并提升效率。论文还展望了下一代 AI 硬件的发展方向，包括低精度计算支持、扩展融合、网络拓扑优化、内存系统改进和鲁棒性增强，以更好地满足大规模模型训练需求。