DeepSeek 저자 Zihan Wang 인터뷰: MoE 아키텍처와 자가 학습 에이전트의 미래

MLA는 기존 Transformer의 어텐션 메커니즘에서 발생하는 메모리 병목을 해결하기 위한 DeepSeek만의 독자적인 기술이다.

효율적인 인프라는 대규모 모델 학습 시 발생하는 기술적 부채를 최소화하고 연구 속도를 결정짓는 핵심 요소이다.

중국의 교육 시스템은 대규모 인재 풀에서 기술적 숙련도가 높은 인력을 빠르게 배출하는 데 강점이 있다.

자가 학습 에이전트는 외부 피드백 없이 스스로 오류를 수정하며 발전하는 모델을 의미한다.

추론 붕괴는 모델이 겉보기에만 그럴듯한 답변을 내놓고 실제 논리적 단계는 생략하는 현상을 포함한다.