DeepSeek V3 到 V3.2：架构、稀疏注意力与 RL 更新

Sebastian Raschka 分析了 DeepSeek V3.2 的架构与训练更新，包括引入 DeepSeek Sparse Attention（DSA）提升长上下文效率、在 RLVR 基础上加入自验证与自精炼以改进数学推理，以及 GRPO 的多项稳定性改进。V3.2 保留与 V3 相同的 MoE+MLA 架构，并在推理任务上接近 GPT-5 与 Gemini 3.0 Pro 水平。