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[Interpretação do Artigo] Relatório Técnico do DeepSeek-V3.2: Através de inovação arquitetônica e estratégias de treinamento eficientes, ele iguala ou até mesmo supera os melhores modelos proprietários do mesmo período em termos de capacidades de inferência e desempenho do agente, ao mesmo tempo que reduz significativamente os custos computacionais. Inovação arquitetônica: o mecanismo de atenção esparsa (DSA) do DeepSeek Essa é a inovação central e fundamental do modelo. Os modelos tradicionais de grande porte sofrem um aumento exponencial no custo computacional ao processar textos longos, resultando em baixa velocidade e alto custo. • Princípio técnico: O DeepSeek propõe um mecanismo de "atenção esparsa". Ao contrário dos modelos anteriores que precisam "analisar o todo" de todas as informações, o DSA permite que o modelo identifique e se concentre de forma inteligente em fragmentos de informação essenciais, ignorando ruídos irrelevantes. • Valor prático: Este mecanismo reduz a complexidade computacional de uma progressão geométrica para um nível linear, mantendo a capacidade de compreensão do modelo. Em outras palavras, permite que o modelo processe grandes quantidades de informação de forma rápida e precisa, reduzindo significativamente a barreira computacional. Estratégia de Treinamento: Aprendizado por Reforço em Grande Escala e Destilação de Especialistas. Para aprimorar a "inteligência" do modelo, especialmente suas habilidades de raciocínio lógico e resolução de problemas matemáticos, este artigo apresenta um processo de treinamento completamente novo. • Diferenciação e integração de especialistas: Em vez de treinar diretamente um modelo abrangente, a equipe primeiro treinou vários "modelos especialistas" que atingiram o ápice em áreas específicas (como matemática, programação e raciocínio lógico). • Destilação de conhecimento: Em seguida, utilizando os dados de alta qualidade gerados por esses modelos especialistas, juntamente com algoritmos de aprendizado por reforço em larga escala, essas capacidades são "transferidas" para o modelo principal DeepSeek-V3.2. Essa estratégia de "combinar os pontos fortes de muitos" permite que modelos de propósito geral também possuam capacidades de raciocínio profundo em domínios específicos. Capacidades de Agentes Inteligentes: Campo de Treinamento para Construção de Dados Sintéticos. Para atender à necessidade de grandes modelos não apenas "falarem", mas também "agirem" (ou seja, utilizarem ferramentas e controlarem softwares), este artigo propõe um método inovador de geração de dados. • Exercícios de Simulação: A equipe construiu mais de 1.800 cenários complexos de tarefas virtuais usando algoritmos, que variam desde o agendamento simples até a depuração de código complexo. • Treinamento aprimorado: O modelo passa por treinamento repetido de "tentativa e erro, feedback e otimização" nesses ambientes simulados desafiadores. Isso aumenta consideravelmente a robustez do modelo ao acionar ferramentas e seguir instruções complexas no mundo real. Avaliação de desempenho e do setor: Nível de competição de alto nível: O modelo alcançou o nível de medalha de ouro tanto na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) quanto na Olimpíada Internacional de Informática (IOI) em 2025, demonstrando sua profunda força em áreas científicas essenciais. • Comparável a gigantes de código fechado: Em diversos testes de benchmark confiáveis, suas capacidades gerais de inferência estão em pé de igualdade com o Gemini-3.0-Pro do Google, e supera o GPT-5 em algumas tarefas complexas. Leia o artigo original.