【#梁文锋署名DeepSeek最新论文#：如何让大模型跑得更快？】当整个大模型行业都在扎堆比拼“谁的模型更聪明”、卷参数规模与复杂任务表现时，DeepSeek却将目光投向了更贴近产业落地的现实痛点——如何让大模型跑得更快。6月27日，DeepSeek官方在Github低调更新了一篇最新研究论文，正式对外介绍其自研的推理加速框架DSpark，核心目标直指当前大语言模型在高并发场景下普遍3遭遇的推理效率瓶颈，从公开的作者署名信息来看，这篇论文由DeepSeek与北京大学联合发布，DeepSeek创始人梁文锋本人也位列核心作者名单之中，在发布论文的同时，团队还同步开源了DSpark的模型权重，并且上线了面向推测解码场景、由算法原生驱动的专属训练代码仓库DeepSpec。（环球网科技综合）