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DeepSeek小爆發(fā)
在其他模型發(fā)布往往先炒作規(guī)格和性能數(shù)據(jù)的時候，DeepSeek反其道而行，直接放出模型文件讓開發(fā)者立即下載測試，然后再補充細節(jié)。高效、開發(fā)者友好。叫板OpenAI，DeepSeek-V3.1正式發(fā)布
本次DeepSeek-V3.1的發(fā)布也似有與GPT5對壘的意味，都支持超長上下文，都有更強的復雜任務處理能力，基礎模型調用更為靈活，成本更為彈性。DeepSeek V3.1發(fā)布后，投資者該思考這四個問題
當社區(qū)和媒體還在為V3.1的性能跑分歡呼時，真正敏銳的資本已經(jīng)開始對AI賽道的底層邏輯和未來格局進行壓力測試。人類正在被AI「幻覺」欺騙
GPT-5之后，奧特曼向左，梁文鋒向右
讓我們拭目以待，融合了更多像“原生稀疏注意力”這樣的DeepSeek新模型將會在能力和效率上帶給業(yè)界多大驚喜，又能將大模型研發(fā)的國產化程度，推動到哪里。寒武紀一日暴漲150億
自ChatGPT爆火以來，這家成立于2016年的AI芯片公司，就被反復綁定在“國產算力替代”的敘事中。DeepSeek NSA論文榮膺ACL桂冠，知乎答主熱議一線科研成果
知乎已然成為開發(fā)者首發(fā)項目、首談方向、首秀成果的陣地，為AI前沿技術和應用提供了重要的創(chuàng)新窗口和趨勢指引。DeepSeek下一代技術提前曝光
傳統(tǒng)的全注意力機制計算復雜度隨序列長度呈平方級增長，處理64k長度的文本時，注意力計算竟然要占到總延遲的70-80%。梁文鋒，準備戰(zhàn)斗
過分追求結果的人們往往會忽略一個真相，技術可以復制，顛覆太難模仿。 想重走DeepSeek之路，一切沒那么簡單。DeepSeek真的不行了嗎
技術突破固然關鍵，但如何將技術轉化為場景價值、商業(yè)價值和社會價值，才是決定成敗的核心。DeepSeek降本秘訣曝光
用戶在DeepSeek官方平臺上使用模型，經(jīng)常要等上好幾秒才能看到第一個字蹦出來，可以用首token延遲（First token latency）這個指標來衡量。全球AI人才榜單首次曝光
中國本土人才已在崛起，悄悄改寫硅谷主導的舊秩序。如本次尚未出現(xiàn)在榜單中的DeepSeek，其就選擇了本土化的培養(yǎng)策略。Kimi和Minimax，爭奪「下一個DeepSeek」心智
如今的AI下半場，既是技術落地的“馬拉松”，也是心智認知的“閃電戰(zhàn)”。Kimi與Minimax的每一次開源、每一個Agent的迭代，都是在為 “下一個DeepSeek” 的敘事加碼。DeepSeek式的AI味，越來越讓人受不了了
不管怎么說，人類與AI的互相影響還將持續(xù)下去。如果你很在意人類有“AI味”，也大可以樂觀點，畢竟幾年之后，可能人味和AI味已經(jīng)不分你我、難以區(qū)分了。既強大又平庸，AI應用為何活得如此擰巴？
發(fā)展勢頭如此迅猛，為什么AI應用總是給人一種不溫不火、可有可無的感覺呢？DeepSeek給軟件埋了一個「地雷」？
技術可以顛覆舊時代，但信任，是通向下一個時代的門檻。而構建信任，要從正確地使用不那么可靠的智能開始。
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