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为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵

文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。

日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型，有自适应长短思维链机制，总参 560B。在多榜单成绩亮眼，多语种和多任务处理能力强，还介绍了核心创新、训练策略等。

大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。

Anthropic宣布支持SB 53法案，认为其为监管强大AI系统提供基础，通过透明度实现监管。该法案对大型AI公司提出多项要求，不过部分强大模型或不被涵盖。其他主要AI公司和部分风投机构则抵制该法案。

大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。

随着基于LLM的多智能体系统崛起，其安全隐患凸显。中国科学技术大学等机构提出G - Safeguard安全防护框架，它基于图神经网络，通过构建多智能体话语图等方式，能有效抑制恶意信息传播，有强大防御和泛化能力。

翻译大型或复杂文档一直是痛点，免费工具效果差或限制文件大小，付费成本高。infrost开发的DeeplxFile基于Deeplx和Playwright打造，免费、不限文件大小，擅长处理超长文本和复杂Excel公式，还能转PDF为可编辑文件。

今年7月，一家头部物流企业和大型综合类头部券商上线百融智能的AI客服，业务量和部署规模增长显著。百融智能正战略升级，以新一代AICC智能联络技术向多行业拓展，其创始人张韶峰分享了相关思考与技术优势。

上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。

2025年7月以来，全球DRAM市场经历“史上最强”涨价周期，多数品类涨幅超100%。因产能吃紧、涨价预期等因素，囤货行为从下游扩散到大型贸易商等。本轮价格回升非因消费电子复苏，供需矛盾难缓解，市场现“恐慌性采购”。