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自 OpenAI 发布 o1-mini 模型以来，推理模型就一直是 AI 社区的热门话题，而春节前面世的开放式推理模型 DeepSeek-R1 更是让推理模型的热度达到了前所未有的高峰。
如何让大模型感知知识图谱知识？
省一半算力跑出2倍效果，月之暗面开源优化器Muon，同预算下全面领先。
DeepSeek 懂的都懂，从爆火那天起，官方就常年“服务器繁忙“，想问个问题，比春运抢票还难。
刚刚，万众瞩目的DeepSeek，开源了他们第一天的项目。FlashMLA是一款面向Hopper GPU的高效MLA解码内核，并针对可变长度序列的服务场景进行了优化。
本周一，阿里巴巴集团CEO吴泳铭抛出了炸弹——未来三年将投入超3800亿元建设云和AI硬件基础设施。这个金额，不仅创下了中国民营企业在该领域有史以来最大规模的投资纪录，更像一枚投入湖面的巨石，在中国科技产业激起层层涟漪。
DeepSeek开源周第一天就放大招！FlashMLA强势登场，这是专为英伟达Hopper GPU打造MLA解码内核。注意，DeepSeek训练成本极低的两大关键，一个是MoE，另一个就是MLA。
猜想界的皇冠——黎曼猜想，离被证明的那一天不远了。Grok 3便是关键所在：暴力计算+验证器能让AI穷举所有解法，再加上AI辅助科学家打出的组合拳，下一个诺奖级突破近在咫尺。
上周五，DeepSeek 发推说本周将是开源周（OpenSourceWeek），并将连续开源五个软件库。第一个项目，果然与推理加速有关。北京时间周一上午 9 点，刚一上班（同时是硅谷即将下班的时候），DeepSeek 兑现了自己的诺言，开源了一款用于 Hopper GPU 的高效型 MLA 解码核：FlashMLA。
算力需求比AdamW直降48%，OpenAI技术人员提出的训练优化算法Muon，被月之暗面团队又推进了一步！