- 混合专家模型（MoE） ：通过将模型划分为多个专家模块，每个模块负责不同的任务，从而提高训练效率和模型性能。
- 多头潜注意力（MLA） ：用于捕捉输入数据中的多维度信息，增强模型的注意力机制。
- 多令牌预测（MTP） ：预测多个令牌，提高模型在处理序列数据时的准确性。
- 长链推理（CoT） ：通过将复杂问题拆分成小步的中间逻辑，细分逻辑链条，从而提高推理的准确性和效率。
- DualPipe算法 ：一种训练和推理方法，通过并行处理计算和通信任务，减少等待时间，提高计算效率。
- 依赖强化学习（RL） ：DeepSeek在训练过程中采用了强化学习策略，而不是传统的监督微调（SFT）。通过让AI模型自主学习和探索，减少无效训练，提高学习效率。
- 自研的轻量级HAI-LLM框架 ：用于支持分布式训练，优化计算和通信流程，提高训练效率。
- 双流并行的PP组steady阶段优化 ：通过优化计算和通信流的安排，提高训练过程中的效率。
- Moe路由的All2All优化设计 ：优化专家模块之间的通信，提高模型的训练效率。
- 高精度的显存优化策略 ：通过优化显存使用，提高模型在处理大规模数据时的性能。
- 自我博弈（Self play） ：通过让模型与自己进行对弈，自主学习和发现正确的解题方法，激发模型的自主学习能力。
- 顿悟与反思 ：在训练过程中，模型会进行自我反思和重新评估，从而提高解题的准确性和创新性。
- 思维链展示 ：模型在解决问题时会生成详细的中间推理步骤，模拟人类的思考过程，提高模型的可解释性。
- 从示范中学习 ：通过引入高质量的冷启动数据，强制模型生成结构清晰、语言一致的内容，提高模型的基础知识和学习能力。
- 强化学习机制 ：通过给予模型准确性奖励和格式奖励，优化模型行为，使其在解决问题的过程中不断改进。
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