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近年来，Mixture-of-Experts（MoE）已经成为大模型扩展的重要架构之一。相比稠密 Transformer，MoE 通过稀疏激活机制，在每个 token 上只调用少量专家，从而在控制计算成本的同时扩大模型容量。然而，一个长期存在的问题是：专家越多，并不意味着专家真的学得越 “专”。
说实话，我原本以为 DeepSeek 的限时优惠会在5月31日结束。毕竟降价75%，打了2.5折，怎么看都像是一波限时引流。5月22号晚上，DeepSeek发了个通知，我看了两遍才确认没看错——DeepSeek V4-Pro永久降价！
就在今天，美团龙猫大模型团队突然开源了商用级数字人视频生成模型 LongCat-Video-Avatar 1.5。在权威评测中，它的用户偏好胜率全面超越 Kling Avatar 2.0、OmniHuman-1.5 和 HeyGen 这三个头部玩家，并且直接以 MIT 协议开放，连商用限制都懒得设。
刚刚，Cohere放出2180亿参数的MoE大模型Command A+，单张B200可跑，支持48种语言，还带原生引用能力。但这次发布最炸的，不在参数表上，而在那一个许可证：Apache 2.0。
微软工程师们，天塌了！昨天， 微软工程师们还在用Anthropic的Claude Code狂飙代码、改代码库、跑代理，今天就被一纸通知：6月底前必须全部下线，强制转向自家GitHub Copilot CLI！这不是小打小闹，是微软多个部门集体断供Claude Code。
毕业季，AI 几乎成了演讲者绕不开的话题。
没有什么护城河是一定存在的，能构建的壁垒只有两个：速度和 AI 人才密度。
AI办公彻底变天了！阿里QoderWork重磅发布全球首个AI Native自定义工作台，推出设计、PPT、写作三大领域模式。AI办公正式从「对话驱动」走向「领域驱动」。
训练强化学习智能体时，一个常见问题是：有些 level 太简单，智能体跑几遍就会；有些 level 又太难，智能体几乎得不到有效反馈。前者只是在重复已有能力，后者则会把训练预算消耗在无效探索上。真正有价值的训练环境，往往位于二者之间。
创作方式或许正在被 AI 不停地改变，但剪映是那个让创作者不断回来的「老地方」。