第四天，DeepSee发布包括三个主要项目： DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法，实现计算和通信完全重叠； EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器； Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。
按时整活！DeepSeek开源周第四天，直接痛快「1日3连发」，且全都围绕一个主题：优化并行策略。
大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。
何恺明再次开宗立派！开辟了生成模型的全新范式——
第一个App年入50万，第二个年入500万，第三个月入100万。
当 Scaling Law 在触顶边界徘徊之时，强化学习为构建更强大的大模型开辟出了一条新范式。
Clay 集成了75+ 数据提供商（如 LinkedIn、Clearbit、Salesforce），并内置 AI Agent 进行客户研究、销售数据充实和个性化营销。通过无代码/低代码方式，用户可以拖拽式操作进行数据整合、自动化外联和个性化营销，提高业务增长效率。
一篇题为「New Junior Developers Can’t Actually Code」的博文炸开了锅。资深码农Namanyay对AI工具在软件开发中的广泛应用表达了忧虑——AI正在让新一代开发者跳过基础知识的学习，沦为「复制粘贴（CV）工程师」。这篇文章迅速蹿红，引发了包括马斯克在内的众多业内大佬的热议。
OpenAI与微软的关系出现严重裂痕，主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型，并聘请了Mustafa Suleyman，并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。
谷歌团队发布LLM硬核技术教科书，从「系统视图」揭秘LLM Scaling的神秘面纱。Jeff Dean强调书中藏着谷歌最强AI模型Gemini训练的更多信息。
