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DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
李飞飞最新播客：AI 是一项文明级技术，以人为本是关键
AI教母李飞飞在High Signal播客指出AI是文明级技术，分享构建以人为本AI的见解，涵盖研究动机、好奇心作用、AI同心圆层级等话题，还强调空间智能重要性，给出AI发展建议。
我在618主场，和3位顶尖技术博士聊了聊
本文讲述了作者在618与京东三位技术博士的交流。长林主导同品判别系统优化，采用模型蒸馏和数据筛选提升效率；星衍负责物流机械臂项目，强调打透场景；初雪专注语音识别，提升识别准确率和探索创新方向。京东还推出TGT计划吸引人才。
彻底说清 Human-in-the-Loop【下】：分布式环境下的挑战与应对
本文继续探讨如何将HITL Agent扩展到分布式环境，介绍分布式环境下的挑战与应对、实现分布式的HITL Agent、实现客户端的故障恢复及服务端的故障恢复建议，还给出演示代码参考。
Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告，采用混合线形注意力架构
Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告，该48B参数模型采用混合线性注意力架构，称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势，模型已开源，社区反应不一，MiniMax则回归全注意力架构。
故障率降低100倍，微软突破性技术破解AI算力浪费大难题
在AI数据中心，网络链路高故障率制约算力释放。微软在“ACM SIGCOMM 2025”大会公布MOSAIC技术，将链路故障率降100倍，实现50米长距传输、最高68%功耗降低，为大规模AI集群提供支撑。
中国AI Agent产业化参考范本：斑马口语攻克的四大技术难关
2025年AI产业转折，通用大模型落地难，垂直场景成关键。斑马口语作为垂直落地的AI Agent，突破实时交互、语音识别、内容适龄、多模态呈现四大技术难关，为中国AI Agent产业化提供范本。
马斯克将用最强Grok 5，挑战LOL最强战队T1！
马斯克让Grok 5戴「纯视觉感知」与「拟人延迟」镣铐挑战LOL传奇战队T1。这是终极图灵测试，AI像人一样感知与推理。对决为特斯拉Optimus练兵，若AI看懂团战，就能理解现实世界。
60秒极限挑战！中国GPU独角兽杀出重围，斩获图形顶会大奖
2025年12月，SIGGRAPH Asia 2025在香港开幕，摩尔线程在3DGS重建挑战赛中凭自研技术LiteGS斩获银奖。该团队还开源3DGS基础库LiteGS，实现全链路协同优化，提升训练效率与重建质量。
AlphaGo开发者创业挑战DeepSeek，成立仅一年目标融资10亿美元
前谷歌DeepMind成员、AlphaGo开发者创立Reflection AI，要开发开源大模型挑战DeepSeek，目标融资10亿美元。其已发布智能体Asimov，较其他模型更受用户偏好，还能捕捉隐性信息，已获少量企业收入。