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DeepSeek 发布突破性研究：架构优化显著提升AI推理能力
DeepSeek最新研究揭示，通过优化神经网络架构而非单纯扩大模型规模，可显著提升大语言模型的推理能力。其提出的“流形约束超连接”方法解决了信号传播不稳定问题，在多项基准测试中实现性能突破，同时仅增加约6%-7%的训练开销，为AI发展提供了高效且经济的新路径。
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DeepSeek双模型重磅开源 长文本与深度思考能力再突破
DeepSeek发布V3.2双模型，标准版在128k上下文场景下与GPT-5互有胜负，深度思考版在多项基准测试中与Gemini3Pro打平。核心升级转正稀疏注意力（DSA）将长文本计算复杂度降至线性，显存占用下降40%，推理速度提升2.2倍，首次实现开源模型百万token单卡推理。模型已开源并允许商业化，下一步将开源DSA内核与RL训练框架，推动开源阵营在长文本与推理能力上冲击领先地位。
清华新发现：AI大模型不止看“块头”，更要重视密度
清华大学在《自然・机器智能》发表研究，提出AI大模型评估新概念“能力密度”，强调不应仅关注参数规模，而需重视每个参数的智能水平。研究发现能力密度正以每3.5个月翻倍的速度增长，未来小体积模型将实现更高性能。这项突破推动AI向精炼高效发展，已成功应用于手机、汽车等智能设备领域。
消费者购车洽谈遭录音 奥迪门店称厂家要求 折射经销商返利考核压力
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全国人大代表吴丰礼：建议试点粤港澳大湾区AI制度创新，夯实具身智能工业数据基建
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头部酒企新春首课聚焦AI：不转型就出局
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