DeepSeek-R1-Lite推理的特色在网友们的后续测验中也得到了验证:在某些情况下，秒特模型好像可以在生成推理过程时自我纠正，秒特体现出相似原生自我反思的才能。

比方我这个词，泽会争持自身的语法特征很明晰，咱们要保存，可是其并没有什么情感特征，因而咱们要将与我的情感特征相关的信息去除。换句话说，现场词元与上下文中各个词元（包含其自己）之间具有必定程度的依托联系，这种联系会影响其自身的语义。

该比方中，剧烈现已存在了咱们一起尽力这六个词元，模型正在考虑怎么产生下一个新的词元。与循环网络等代替计划比较，秒特这种模型挑选为咱们供给了更结构化的回忆来处理文本中的长时刻依托联系，秒特然后在多样化使命中完结了稳健的搬迁功用。点积的成果会除以的平方根，泽会争持来对点积的成果进行缩放，保证数值安稳，这一段在原文中也有表述。

如上图，现场FFN层不管是在向上的线性改换仍是向下的线性改换的进程中，现场每一个神经元都互相相连，因而这两层线性改换其实便是FFN层的两层稠密层，FFN层也就能够视为稠密模型的一种办法。在运用KVCache的情况下，剧烈大模型的推理进程常被分为两个阶段预填充阶段（Prefill）：剧烈模型处理输入序列，核算它们的留意力，并存储K和V矩阵到KVCache中，为后续的自回归进程做准备。

输出层在终究的终究，秒特模型在经过多轮的躲藏层的核算后，取得了终究的躲藏状况。

Q归于当时词元，泽会争持而K、V都归于其他词元，每个词元的K、V之间都是互相绑定的。为了防止此类信号和电源完好性问题，现场规范混合信号规划的最佳接地装备是运用一个完好的接地参阅平面。

有时或许需求更改布局规划，剧烈在大多数情况下，咱们不得不进行一些调整，但又有必要保证不同电路之间坚持别离。PCBLayout东西（例如Cadence的AllegroXPCBDesigner）能够为用户供给一个全面的束缚办理体系（如上图所示），秒特协助用户设置走线布线宽度和其他要害规划规矩。

得益于精心规划的器材布局和当今数字电路的速度，泽会争持只需没有被堵塞或中止，回来途径自然会接近其出站信号布线。从衔接器开端，现场每个器材都要放在处理器和存储芯片周围，以保存原理图的信号途径。