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过去几年，大模型的发展主线很清晰，比如更大的模型、更多的数据，以及更多的计算。但当模型从回答问题的Chatbot走向能够调用工具、执行任务的Agent，发展主线也开始发生变化。模型不仅要知道，还要在环境中行动，从反馈中判断结果，并在长时间运行中不断调整策略。
给AI一道数学猜想，它先琢磨的居然是：怎么把它推翻找反例！！
过去几年，大模型推理系统优化的核心目标一直围绕一个问题展开：如何让 GPU 更高效地计算权重、激活、KV Cache 等高维张量？从并行策略、请求调度、显存管理到算子优化，学界业界大量优化技术不断提升模型推理效率。
AI的“情绪”也会影响工作状态？
今日零时起，DeepSeek正式执行新版API价格，DeepSeek-V4-Flash和DeepSeek-V4-Pro两款主力模型首次采用峰谷定价，闲时价格统一为高峰时段的一半。此次调整同步抬高了两款模型的基础价格。DeepSeek-V4-Flash高峰时段每百万Tokens缓存命中输入、缓存未命中输入和输出价格分别为0.1元、3元和9元，闲时分别降至0.05元、1.5元和4.5元。
AI咋能代替人呢？
AI债务危机下篇：未来的五个风险事件
随着Agent走向真实工作，后训练和数据正在成为提升智能的关键。
请想象这样一种居家场景：当你戴着 AI 眼镜在厨房准备晚饭，用刀切菜时，它会立刻提醒你注意安全；当你连续几天形成举着手机长时间录像的习惯时，它会主动建议你换一种更省力的记录方式。
义父不愧是义父！