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首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀

DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。

港科广团队提出MultiGO创新方案，借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量，在多个测试集上性能领先，且在多领域有应用优势，研究成果入选CVPR 2025，项目代码将开源。

本文是「甲子光年」对希捷科技云存储业务高级副总裁杰森·费斯特的独家对话。费斯特指出，AI 基础设施正从计算、内存转向存储，企业倾向长期保存数据，高容量硬盘重要性凸显。他还探讨了存储系统变化、技术创新等问题。

API7.ai创始人温铭分享用AI重写生产级网关经验。他认为AI编码能力超资深工程师，瓶颈在人。还介绍在公司‘禁手写代码’的情况，以及AI代码审查、使用阶段等内容，最后说明重写AI网关AISIX的原因。

文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。

Meta和CBRE推出LevelUp光纤技术员培训项目，为数据中心培养新手。此外，Google、Amazon、Microsoft也有类似职业教育项目。同时，这些超大规模云服务商还在电力、硬件、连接等方面自建自用，呈现垂直一体化趋势，但资本市场仍按软件公司给它们估值。

本文深度解析Claude Code在Prompt、Context、Harness三方面的设计与实践。介绍了Prompt动态组装过程，探讨CLAUDE.md项目说明、上下文压缩体系和记忆系统，还阐述了系统级提醒、多Agent及安全体系等内容，文末分享了项目有趣彩蛋。

文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵，存储价格上涨使Token降价缺杠杆，虽模型能力提升、MFU优化可降本，但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战，介绍本地部署及芯片创新方案。

昨晚OpenClaw重大版本更新，内容多到需单独做目录梳理。重点在ClawHub插件市场、多模型支持等。最重要变化是插件生态重心转向，且体系大改、工具能力收敛，还在多方面有更新，创始人指出正式版有功能加载问题。

北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。