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自动驾驶数据荒怎么破？

关键词: AI新闻,deepseek,deepseek历史,A Technical Tour of the DeepSeek Models from V3 to V3.2,模型训练

12 月 1 日，DeepSeek 一口气发布了两款新模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。几天过去，热度依旧不减，解读其技术报告的博客也正在不断涌现。知名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 发布这篇深度博客尤其值得一读，其详细梳理了 DeepSeek V3 到 V3.2 的进化历程。

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就在前天，DeepSeek 一口气上新了两个新模型，DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。

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DeepSeek-V3.2很强很火爆，但随着讨论的深入，还是有bug被发现了。 并且是个老问题：浪费token。不少网友都提到，DeepSeek-V3.2的长思考增强版Speciale，确确实实以开源之姿又给闭源TOP们上了压力，但问题也很明显：

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Perplexity 的首席执行官 Aravind Srinivas 曾直言不讳：“世上万物皆是套壳（Everything is a wrapper）。OpenAI 套的是英伟达的算力和 Azure 的云服务；Netflix 套的是 AWS 的基础设施；就连市值高达 3200 亿美元的 Salesforce，归根结底也不过是 Oracle 数据库的一个高级外壳。”你

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突袭！ChatGPT发布三周年，DeepSeek嚯一下发出两个模型：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。前者聚焦平衡实用，适用于日常问答、通用Agent任务、真实应用场景下的工具调用。

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传统招聘APP的“AI化”，大多停留在简历优化或问答助手，并未改变“信息陈列室”的本质——求职者依然在大量无效信息中自行筛选、猜测、等待。在小麦招聘（英文名：LovTalent）看来，招聘行业一定会被AI快速重塑——它是所有行业中，信息密度最高、结构化程度最低的链条。

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AI训练背后，正在上演一场新的「华尔街迁徙」！前银行家纷纷化身AI导师，用自己的专业知识帮助OpenAI、xAI、Scale AI等AI公司训练模型，华尔街精英正在成为AI重塑华尔街的幕后推手。

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最新PRBench基准可以测试AI在金融和法律领域的表现。结果显示，即使是顶尖大模型在处理复杂任务时也表现不佳，尤其在涉及重大经济后果的任务中。PRBench通过模拟真实场景和多轮对话，揭示了AI在专业领域的不足，强调开发更可靠AI系统的重要性。

关键词: AI新闻,模型训练,ScaleNet,华为AI

在基础模型领域，模型规模与性能之间的缩放定律（Scaling Law）已被广泛验证，但模型增大也伴随着训练成本、存储需求和能耗的急剧上升。如何在控制参数量的前提下高效扩展模型，成为当前研究的关键挑战。