是的，中國政府故意低報經濟數據。這是之前「隱藏與忍耐」時代的遺留物。 對此，我們不能責怪西方經濟學家，除了他們應該有更多的常識去仔細檢查數據，以確保其現實性。 （情況相當複雜，因為有時他們的增長數據可能被誇大，而在官方GDP數據中，他們則低報了更重要的事情，如服務業的價值、住房等。）

約翰·舒爾曼與思考機器：無悔的LoRA LoRA用修改過的版本W’=W+γBA替換原始模型中的每個權重矩陣W，其中B和A是矩陣，這兩者的參數總數遠少於W。 當以下情況發生時，LoRA的表現與完全微調相似： 1. LoRA應用於網絡的所有層，特別是包含大多數參數的MLP/MoE層。 2. LoRA不受容量限制，即可訓練的參數數量超過要學習的信息量，這可以根據數據集大小進行估算。 影響：大型（例如萬億參數）基礎模型可以以訓練新模型的少量成本進行定制。

DeepSeek V3.2 - 稀疏注意力解決了長上下文問題，並大幅降低推理成本。 仍在等待 V4，但 V3.1 和 V3.2 中的優化已經令人印象深刻。