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关键词: AI新闻,deepseek,DeepSeek V4芯模协同,人工智能

DeepSeek V4发布，比模型本身更受关注的，是一个根本性的转变： 国产算力生态正在从过去“芯片被动适配模型”的单向奔赴，迈向“芯模协同”的新阶段。

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LeCun的LeJEPA到底有没有构建出世界模型？他本人最新发表的论文，解答了这个问题。

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2026 年初，国内具身智能赛道掀起了一波开源潮，越来越多团队开始公开自己的视觉-语言-动作（VLA）模型、数据集与训练框架。与此同时，行业竞争也逐渐集中到 benchmark 成绩、任务成功率以及跨任务泛化能力上，尤其是在标准化或已训练任务中的表现。

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7×24，AI也吃不消。

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过去的大模型 scaling law 通常回答的是：当模型参数量、数据量和训练计算量增加后，loss 会如何下降。

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「借助 CodeAgent，我终于可以重新捡起很多过去因为精力不足而搁置的事情了，写博客就是其中之一。这篇博客大概 1% 是我写的，99% 是 Agent 写的 😂」。

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当对话型 AI 服务于数十亿用户时，我们能否看见用户没说出口的那一层？JHU、MIT 和 Google Research 给出了新的解法。

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有一个我们很少说出口的预设：AI 带来的恐慌是从下往上递减的。越底层越慌，越顶层越从容。应届生最危险，大厂高管有把握，基础模型公司的人？他们是在写未来，不是在应对它。

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近期，深圳河套学院（SLAI）AI训练平台项目团队，联合哈尔滨工业大学（深圳）、深圳大数据研究院、华为GTS（全球技术服务）团队与深智城AI算力平台，仅用1个月，共同基于昇腾910C国产算力集群实现DeepSeek-V4-Pro全参数续训练/SFT稳定运行，完成长稳训练1500+步，训练MFU超30%，关键训练算子效率提升14%。

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医学AI会写解释，但不代表它真的“看到”了关键证据。