世界上只有一种真正的英雄主义，那就是在认清生活的真相后依然热爱生活。
回看 DeepSeek 从 V3 到 V4 的这一年里，如何降低长上下文的开销一直是研究的一个重点。从 V3.2 开始，DeepSeek 引入了 DSA，直接把 V3.1 的价格降低了 50%。这个技术在 V4 中也得到了延续，并成为实现 1M 上下文的关键技术之一。这里会谈一下我对 DSA 思路的理解。
https://oilbeater.com/2026/06/12/deepseek-sparse-attention/
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#博客
这几天claude code代码泄露，网上出了很多分析其源代码的文章，借这个机会，再推荐一下之前写的文章《如何阅读一份源代码？（2020年版） 》，这是在前AI时代古法阅读代码的一些经验和方法总结。
有了AI加持之后，这些方法依然起效，但是可以在AI辅助下加速代码的阅读和理解：比如可以就其中某个具体的问题、场景，提问AI具体的问题等等，比如可以让AI生成调用的流程图。简而言之，AI只是加速工具，阅读代码的方法并未改变，如何指导AI、从哪里入手、如何问具体的问题，都是可以从文章中有借鉴的。
另外如果读的是Github上的开源项目，可以去 https://deepwiki.com/ 里面找是不是已经有相关文档，比95%以上的人写的代码分析文档都要好。
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有了AI加持之后，这些方法依然起效，但是可以在AI辅助下加速代码的阅读和理解：比如可以就其中某个具体的问题、场景，提问AI具体的问题等等，比如可以让AI生成调用的流程图。简而言之，AI只是加速工具，阅读代码的方法并未改变，如何指导AI、从哪里入手、如何问具体的问题，都是可以从文章中有借鉴的。
另外如果读的是Github上的开源项目，可以去 https://deepwiki.com/ 里面找是不是已经有相关文档，比95%以上的人写的代码分析文档都要好。
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