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DeepSeek-V3.2 稀疏注意力與工具調用
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AI 綜述
2026 年 10 月 29 日的報道分析 DeepSeek-V3.2 系列的技術與訓練配置：系列採用 DSA 稀疏注意力降低注意力複雜度，並支援思考模式下多輪調用工具。DSA 透過 Lightning Indexer 和 Top-k 選擇，將複雜度由 O(L²) 降至 O(L·k)，訓練分為稠密預熱及稀疏訓練兩個階段。報道亦整理 Agent 訓練所用的 1800+ 個環境、85,000+ 條複雜指令合成數據，以及超過預訓練成本 10% 的後訓練計算預算。
AI 根據報道生成 · 4 小時前更新
最新進展10月29日 14:54
最新報道介紹 DeepSeek-V3.2 的 DSA 設計及 Agent 訓練配置。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
10月29日
- 阿里雲開發者社區 AIDeepSeek-V3.2 原理分析：稀疏注意力與思考模式工具調用
DeepSeek-V3.2 系列以 DSA 稀疏注意力降低注意力複雜度，並支援思考模式下多輪調用工具。DSA 透過 Lightning Indexer 和 Top-k 選擇，把複雜度由 O(L²) 降至 O(L·k)，並採用稠密預熱、稀疏訓練兩階段。文章還整理了 Agent 訓練所用的 1800+ 個環境、85,000+ 條複雜指令合成數據，以及超過預訓練成本 10% 的後訓練計算預算。
本事件熱度走勢
當前熱度 9·可比範圍峯值 10（10月29日 15:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
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