最值得关注的是其提出的“渐进式知识蒸馏”框架，通过在训练阶段动态调整不同难度样本的权重分布，使模型既能保持基础对话流畅性，又能逐步掌握高阶推理技能。实验数据显示，该方法在数学证明、代码生成等需要多步推理的任务上，比传统训练方式提升约23%的准确率。 论文还公开了部分技术细节，包括新型注意力机制对长程依赖关系的优化方案，以及如何在有限算力条件下实现参数高效利用。这些开放贡献对推动整个AI社区发展具有重要意义。 从行业视角看，DeepSeek持续聚焦核心算法突破而非单纯规模扩张的技术路线，为AGI研发提供了有价值的范式参考。其平衡性能与效率的设计哲学，或许预示了大模型发展的下一个方向。