存款60美元、欠债1.5万美元，82岁的Luis正在积极学习提示词策略，创办科技公司，他想用AI为自己的人生来一场漂亮的收官；年近80的Scalettar，教会了96岁丈夫使用AI编辑。AI为许多美国老年人打开了一个新世界，他们比许多年轻人更接受，也更会用AI。
您对“思维链”（Chain-of-Thought）肯定不陌生，从最早的GPT-o1到后来震惊世界的Deepseek-R1，它通过让模型输出详细的思考步骤，确实解决了许多复杂的推理问题。但您肯定也为它那冗长的输出、高昂的API费用和感人的延迟头疼过，这些在产品落地时都是实实在在的阻碍。
DeepSeek再次出招，直接对标OpenAI！据彭博社最新独家爆料，DeepSeek正开发AI智能体：打造无需复杂指令、可自主学习与执行的下一代AI系统，年底重磅发布！
用过才知道，「快」不是万能药。
被AI糟蹋的互联网，靠AI标识重回清净？ 过去几年，AI生成内容大量涌入我们的生活，但AI往往“隐身”幕后，这种“看不见的存在”自9月1日起就要被终结了。
随着DeepSeek R1、Kimi K2和DeepSeek V3.1混合专家（MoE）模型的相继发布，它们已成为智能前沿领域大语言模型（LLM）的领先架构。由于其庞大的规模（1万亿参数及以上）和稀疏计算模式（每个token仅激活部分参数而非整个模型），MoE式LLM对推理工作负载提出了重大挑战，显著改变了底层的推理经济学。
当前，业界顶尖的大模型正竞相挑战“过度思考”的难题，即无论问题简单与否，它们都采用 “always-on thinking” 的详细推理模式。无论是像 DeepSeek-V3.1 这种依赖混合推理架构提供需用户“手动”介入的快慢思考切换，还是如 GPT-5 那样通过依赖庞大而高成本的“专家路由”机制提供的自适应思考切换。
DeepSeek发布DeepSeek-V3.1，使用的UE8M0 FP8 Scale针对下一代国产芯片设计
这段时间 AI 编程的热度完全没退，一个原因是国内接连推出开源了不少针对编程优化的大模型，主打长上下文、Agent 智能体、工具调用，几乎成了标配，成了 Claude Code 的国产替代，比如 GLM-4.5、DeepSeek V3.1、Kimi K2。
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