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自从 GPT-5 发布后，DeepSeek 创始人梁文锋就成了 AI 圈最「忙」的人。

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自首次提出 GPT 架构以来，转眼已经过去了七年。 如果从 2019 年的 GPT-2 出发，回顾至 2024–2025 年的 DeepSeek-V3 和 LLaMA 4，不难发现一个有趣的现象：尽管模型能力不断提升，但其整体架构在这七年中保持了高度一致。

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从GPT-2到DeepSeek-V3和Kimi K2，架构看似未变，却藏着哪些微妙升级？本文深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术，揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。

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为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜，但本地运行时却太慢且昂贵？为什么有些 AI 模型响应很慢，但一旦开始运行就变得很快？

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现在市面上有46种Prompt工程技术，但真正能在软件工程任务中发挥作用的，可能只有那么几种。来自巴西联邦大学、加州大学尔湾分校等顶级院校的研究者们，花了大量时间和计算资源，调研了58种，整理了46种，最终筛选测试了14种主流提示技术在10个软件工程任务上的表现，用了4个不同的大模型（包括咱们的Deepseek-V3），总共跑了2000多次实验。

关键词: AI,模型训练,MetaSPO,人工智能

每次更换语言模型就要重新优化提示词？资源浪费且效率低下！本文介绍MetaSPO框架，首个专注模型迁移系统提示优化的元学习方法，让一次优化的提示可跨模型通用。我在儿童教育场景的实验验证了效果：框架自动生成了五种不同教育范式的系统提示，最优的"苏格拉底式"提示成功由DeepSeek-V3迁移到通义千问模型，评分从0.3920提升至0.4362。

关键词: DeepSeek,DeepSeek-V2,DeepSeek-v2,DeepSeek-Prover-V2-671B

就在刚刚，DeepSeek 在全球最大 AI 开源社区 Hugging Face 发布了一个名为 DeepSeek-Prover-V2-671B 的新模型。

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借助新版DeepSeek-V3，任何人现在可以一次性创建任何应用或游戏了——

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DeepSeek又卷起来了！上周刚出的DeepSeek-V3-0324在大模型竞技场排名中，打败了自己的DeepSeek-R1，成为开源AI至尊。

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最近超火的氛围编程（Vibe coding）你听说了吗？