递归认知格

主要观点总结

本文主要介绍了DeepSeekR2的“递归认知格”技术，这是一种结合递归机制与Transformer架构的创新设计，旨在提升模型在复杂推理任务中的表现。文章通过三个比喻解释了递归认知格的本质，并从技术原理、应用优势、与其他技术关联三个方面对递归认知格进行了分析。此外，文章还讨论了金融市场的相关情况。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeekR2的“递归认知格”技术原理

递归认知格是一种结合递归机制与Transformer架构的创新设计，通过递归结构实现参数的重复利用和计算深度的动态扩展，在不显著增加参数量和计算成本的前提下，增强模型的推理能力。

关键观点2: 递归认知格的应用优势

递归认知格在模型在资源受限场景下的表现显著，通过参数效率的提升、任务适应性的增强和计算成本的优化，实现了效率与能力的平衡。

关键观点3: 递归认知格与其他技术的关联

递归认知格与强化学习、传统递归、多模态扩展等技术有关联，结合这些技术可以实现更广泛的适用性和更高效的表现。

关键观点4: 金融市场的相关情况

文章提到了机构低配金融的套利交易空间、军工和黄金ETF的投资策略、以及指数的观点。表达了对于金融市场的分析和看法。

文章预览

为了让你们更好理解它和R1有什么本质不同，我用搭乐高举例子给小裴裴解释了一下： 比喻 1 ：像搭积木一样 “ 重复用零件 ”  想象你有一套乐高积木，里面有 100 块零件。普通模型（传统 Transformer ）每次搭新东西都要用全新的 100 块，搭完就拆掉，下次再从头开始。但递归认知格像是一个聪明的机器人，它会说： “ 不用拆！这 100 块积木我可以用很多次！ ”   比如搭一个城堡：      第一遍用这 100 块搭出城墙（基础结构）     第二遍用同一套积木加高塔楼（加深理解）      第三遍再用它们装上大门（完善细节）    关键秘密：同一套积木重复用，越用越厉害！ 比喻 2 ：像写作业时 “ 自己决定要写几遍 ”   假设你要解一道数学题：      简单题（比如 3+5 ）：你一眼看出答案，就像机器人只 “ 想 ”1 次就回答   中等题（比如 24×16 ） ………………………………