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DeepSeek 推理架构创新 ● 设计并实现了一个全新的推理系统，打破了以往只能将KV-Cache直接读取到预填充引擎的限制 ● 配套设计动态调度与流量隔离机制

当前人工智能正由“你问我答”的被动知识库，向能够独立工作的“主动问题解决者”进化，一起来看看GLM-5是如何将Vibe Coding引向智能体工程的吧

对智驾 VLA 算法而言，这篇文章提出了核心的动作生成范式：“VLM 提取特征 + Diffusion Head 生成动作”。因此，理解这篇文章是如何将 Diffusion 用于动作空间的，是学习后续

RT-2 是 具身智能（Embodied AI） 和 VLA（视觉-语言-动作） 模型的开山之作。学习这篇论文的目的是打好基础，通向前沿自动驾驶VLA模型，Alpamayo-R1。

Alpamayo-R1工作介绍，是目前（2026年）自动驾驶领域中 System 2（慢思考/推理） 与 System 1（快直觉/感知） 结合的集大成者

DeepSeek-R1 学习笔记，小白入门进！是对文章整体的一个梳理，加入了个人的一些浅薄理解，帮助大家快速掌握DeepSeek-R1想要传递的核心内容