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随着 DeepSeek 发布 DSpark，动态 MTP（多 Token 预测）成为了对抗高并发、提升 GPU 利用率的绝对焦点。然而，DSpark 高度绑定特定模型且需要额外训练。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
过去 12 个小时，关于 DeepSeek 的消息一个接一个炸出来。
月之暗面旗下新一代大模型 Kimi K3 已由员工在 X 上确认，将于本月内发布。据多方信源，K3 的参数规模将达到 2.5 万亿——这一数字不仅超越了 DeepSeek V4 Pro 的 1.6 万亿，也成为当前已公开参数规模最大的国产模型。
就我们所知，顾煜贤已经正式加入了 DeepSeek。顾煜贤还曾获得 2025 年度苹果博士奖学金以及蚂蚁 In-Tech 奖学金。个人主页显示，顾煜贤在清华大学交互式人工智能课题组（Conversational AI, CoAI）学习，师从黄民烈教授。
你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？
刚刚，DeepSeek V4 进行了一次更新。新推出了投机解码（Speculative Decoding）框架 DSpark，并同步开源了支撑该版本的全栈推测性解码框架 DeepSpec。DeepSeek-V4-Pro-DSpark 并非全新架构模型，而是在 DeepSeek-V4-Pro 基础上引入了推测性解码模块。此次更新的重点在于工程落地，而非模型能力本身的迭代。
同样是进顶尖 AI 公司当工程师，在中国你只要 1.6 年经验，在美国却得熬到 5.5 年。换句话说，一个中国应届生刚拿到毕业证，就可能坐在 DeepSeek 的工位上调大模型；而他的美国同行还得在别的公司再「实习」四年，才够格投一份前沿 AI 实验室的简历。
可能是全球首家「AI 原生金融组织」。