AI Radar
Support
LiveUpdated 2026-09-21 02:10 UTC

这篇笔记详细的介绍了DeepSeek-V4.1-Flash 背后的跨层 KV 共享:YOCO,以及相关的变种架构

这篇笔记详细的介绍了DeepSeek-V4.1-Flash 背后的跨层 KV 共享:YOCO,以及相关的变种架构 1、YOCO 本身的架构非常简单易懂:把标准 decoder-only Transformer 拆成上下两部分。 -…这篇笔记详细的介绍了DeepSeek-V4.1-Flash 背后的跨层 KV 共享:YOCO,以及相关的变种架构 1、YOCO 本身的架构非常简单易懂:把标准 decoder-only Transformer 拆成上下两部分。 -…这篇笔记详细的介绍了DeepSeek-V4.1-Flash 背后的跨层 KV 共享:YOCO,以及相关的变种架构 1、YOCO 本身的架构非常简单易懂:把标准 decoder-only Transformer 拆成上下两部分。 -…这篇笔记详细的介绍了DeepSeek-V4.1-Flash 背后的跨层 KV 共享:YOCO,以及相关的变种架构 1、YOCO 本身的架构非常简单易懂:把标准 decoder-only Transformer 拆成上下两部分。 -…

This is a AI post classified by Jev as AI research (a free resource), kept by the AI Radar because it carries real work, not commentary.

这篇笔记详细的介绍了DeepSeek-V4.1-Flash 背后的跨层 KV 共享:YOCO,以及相关的变种架构 1、YOCO 本身的架构非常简单易懂:把标准 decoder-only Transformer 拆成上下两部分。 - 前半部分是 Self-Decoder。 - 后半部分是 Cross-Decoder。 Prefill 阶段则完全不需要跑后面的 Cross-Decoder(这在现在的 agent 场景的超长输入中,确实是太实用了)。 2、YOCO-U:对前面的 Self-Decoder loop 三次后产生一份 Shared KV;在 Cross-Decoder 上的改动则是采用了 NOPE。 3、YOCO-Sparse:共享 Sparse Attention 的 Routing Index,省中省! 4、DeepSeek-V4.1-Flash:Attention 大致为 YOCO/CED + CSA2 + SWA。 - YOCO/CED:减少 Prefill 计算 - CSA2:跨层复用 Global KV 与 Top-K - SWA:短期缓存与局部重建 5、Gemma 4 E2B / E4B 也用了类似 YOCO 的技术。后半段很多层不再计算自己的 K/V,只保留独立的 Q,并复用前面最后一个同类型 Attention 层的 KV。 6、WeL

Posted by 青稞社区 (3.2k followers) 2 h ago · 0 likes · 43 views · view the original post on X. Kept by the AI Radar as AI research. Tools mentioned: purshow_notes.

More AI work like this

Every post is read and classified by Jev (TypeSafe): what it is, which market it belongs to, and whether the link is a real tool. 35.3k posts from 5k X accounts over the last 14 days, 1.5k tools, 19 markets. Collected every 5 minutes, fully re-ranked every hour — last update 2026-09-21 02:10 UTC. Full method.