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本次教学内容为：中医智能AI体验、智能象棋、智能机器人、无人机操作体验。活动开始之前，进行了学员扫二维码签到。别看这简单的扫码，对于许多老同志而言都是第一次采用这种方式签到，大家警惕性很高，十分担心自己的信息泄露...

以前的剧不管拍什么，都有真实世界的感觉！特别是《甄嬛传》里面嬛嬛好几次出场，身上都能看到树荫斑驳的痕迹，还有《唐明皇》里面满园的梨花，再看现在的剧，ai化太严重了​​​

是谁把孩子成功的生在了最高峰？都在说如今的就业越来越难了，看看这张图就明白了，2000的大学毕业生的人数仅95万人，而2025的大学毕业生的人数已超过1220万人，25年时间内大学毕业生毕业人数翻了12.8倍，显然市面上可提供的岗位并没有增加这么多，那么僧多粥少的局面就是在所难免了。而未来的10几年更是大学生毕业的高峰，每年都是1500万、1600万的大学生毕业，再加上全球经济下行，Ai不断的挤占工作岗位，那么大学生就业恐怕就是一个社会普遍的问题了，与其不断的鸡娃，拼命的提高孩子的学习成绩，还不如多关注孩子的内心世界，未来无论找不找得到工作，能开心健康的活着才是更值得关注的。

这就是为什么我要支持华为的原因了。太强了！根据徐直军的说法：预计2026年第一季度推出昇腾950PR芯片，四季度推出昇腾950DT，2027年四季度推出昇腾960芯片，2028年四季度推出昇腾970芯片。AI芯片迭代时间，说明这一切都在华为的布局当中。所以，真不要觉得华为只有手机，AI芯片也是独当一面的，在国内AI芯片里面，华为昇腾几乎就是数一数二的存在。建议大家支持华为，不要诋毁华为，像华为这样的企业，通信巨头，手机也牛，智驾更牛，现在连AI都这么牛！

路透社16号的最新报道：英伟达为东方大国生产的RTX6000D芯片，连阿里、腾讯等大公司都不愿意下单，因为这个芯片性能比被禁的RTX5090还要差很多，性价比极低。6000D这芯片是英伟达为了符合美国对高性能AI芯片的出口限制，专门给中国市场做的“降级版”，主打AI推理任务。本来想着既能满足监管，又能保住市场份额，结果却翻车了，国内大厂试了试，发现这芯片的性能别说跟旗舰货比了，连基本AI任务都跑得磕磕绊绊。5090虽然也被禁了，但它的32GB显存和更先进的架构，依然是很多企业的首选。6000D虽然显存有48GB，听着挺唬人，可实际表现却让人觉得花了大价钱买了个空壳。以前，英伟达的AI芯片在国内几乎没对手，性能强，生态好，市场占有率高得吓人，但现在不一样了。美国一轮接一轮的出口限制，逼着中国企业去找替代方案，英伟达之前推的H20芯片，也是为中国市场定制的，结果一样因为性能缩水、价格虚高，传出要停产的消息。6000D不过是步了后尘，国内企业慢慢发现，靠这种“降级版”芯片，不仅成本高，还容易被卡脖子，与其花冤枉钱买外国货，不如看看国产芯片。说到国产芯片，这几年中国的进步真不是盖的，昇腾系列，910B的性能已经能跟英伟达的A100掰掰腕子，最新款910C据说还能挑战H100。国产芯片不光性能上去了，还有政策和市场的双重加持，2024年初，国家明确要求电信运营商在2027年前逐步把外国芯片换成国产的。鲲鹏处理器在AI服务器采购中已经占了快一半的份额，这种趋势下，6000D想打动国内客户，难度可想而知。美国这几年不断加码对华芯片限制，想通过技术封锁打压中国AI产业的发展，可结果却有点儿搬石头砸自己脚的意思。英伟达的老板黄仁勋自己都说过，美国的出口限制“从根本上就是错的”，因为这不仅让英伟达损失了上百亿美元的潜在市场，还逼着中国加速发展自己的芯片产业。美国政府的严格监管，让英伟达不得不在性能和市场之间找平衡，6000D也好，之前的H20、5880也好，都是这种妥协的产物。但这种“降级版”策略，显然低估了中国市场的技术敏感度和国产芯片的竞争力，国内企业不是不想用英伟达的芯片，而是越来越不愿意为性能缩水的产品掏钱。更别提英伟达的芯片还背着安全争议，7月，国家网信办还约谈过英伟达，质疑H20芯片可能有定位追踪或远程控制的隐患。虽然英伟达反复强调自己守规矩，但这种信任危机，多少还是让国内客户对他们多了几分戒心。信息来源：新浪财经英伟达最新特供芯片RTX6000D需求疲软，国内厂商投入自研AI芯片

家人们，这次可彻底闹翻天啦！梁文锋估计自己都没料到，全国人民也都惊得目瞪口呆。继李四光、钱学森、屠呦呦等业界大咖之后，他凭借DeepSeek-R1推理模型登上了《Nature》杂志封面！这个模型可不一般，评审都表示，它在性能、可解释性和计算效率方面，把现有的主流大模型都远远甩在了后面。而且模型一开源，下载量就突破了1090万次，直接推动整个领域大步向前迈进，甚至有可能重塑AI格局！在AI浪潮澎湃的当下，这样的成果无疑是一枚重磅炸弹。他的努力和成果被世界所瞩目，登上《Nature》封面也算是对其创新与突破的高度肯定。大家觉得他登上这个封面是否实至名归呢？

一觉醒来，中国和全世界都沉默了，万万没想到，梁文锋又一次刷新了世界记录。【踏平坎坷，梁文锋的DeepSeek-R1推理模型研究论文登上国际顶级学术期刊Nature的封面】近日。来自浙江大学的梁文锋及其团队所做的DeepSeek-R1推理模型研究论文，登上了国际顶级学术期刊Nature的封面，这也是全球第一个经过同行评审的大模型。这个让世界沉默的名字，背后藏着一段从湛江小城走出的传奇。梁文锋的小学时光在吴川梅菉小学度过，父亲是这里的老师，教室后排的航模零件堆成了他最早的科技启蒙玩具。班主任至今记得，这个总考第一的男孩总在课后追着问“飞机为什么能飞”，初中时就啃完了高中数学课本，笔记本上写满密密麻麻的公式推演。2002年，17岁的他以吴川一中状元身份考入浙大电子信息工程专业，从此在杭州扎下了科研的根。很少有人知道，这位AI领军者早年还捣鼓过全自动绣花机。2015年，30岁的梁文锋和同学创办幻方量化，用AI做量化投资时，就埋下了自主研发的种子——他们拒绝直接购买国外模型，硬是靠数学算法把资产管理规模做到千亿。2023年转身做通用AI时，他带着团队在杭州一间旧厂房里熬过无数通宵，墙上贴着“要么做出中国人的大模型，要么就散伙”的狠话。DeepSeek-R1的突破藏在细节里。当同行都在靠人工标注喂数据时，梁文锋团队赌了把大的：只用最终答案对错当奖励信号，让模型自己学会推理。训练到第8200步时，程序员们发现模型突然频繁冒出“wait”这个词——它竟然在自发检查中间步骤了！就像学生突然学会了验算，这个细节让实验室沸腾了。更惊人的是成本，从基础模型到最终成果只花了29.4万美元，连OpenAI零头都不到，却在数学推理上逼平了最顶尖的o1模型。Nature的5个月评审像场“学术大考”。8位国际专家逐行检查6710亿参数的每处细节，连代码注释都没放过。当7月17日接收邮件弹出时，团队里没人说话，先集体沉默了半分钟，然后爆发出掌声——他们不仅打破了“大模型靠吹牛”的行业怪象，更用公开训练数据和算法的方式，逼着整个AI圈回归科学精神。清华教授说得透彻：这不是技术碾压，是把AI拽回了同行评审的科学轨道。这个总穿格子衬衫的广东人，骨子里藏着股执拗。DeepSeek-R1坚持开源，连MIT许可协议都写得明明白白，现在HuggingFace上1090万次下载量里，一半来自海外研究者。更难得的是它落地的温度：在中山大学肿瘤医院，医生用它把放疗靶区勾画时间从3小时缩到半小时；四川乡村门诊里，年轻医生靠着它给复杂病例支招。这些场景里藏着梁文锋的初心——他曾化名“一只平凡的小猪”捐款1.38亿，现在又用技术填平医疗资源的鸿沟。从湛江少年到AI领军者，梁文锋的故事里藏着中国科研的突围路径：不追热点、不炒概念，把力气花在算法底层的“硬骨头”上。当不少团队忙着发Demo圈钱时，他带着一群浙大校友死磕强化学习，硬生生用“土方法”做出了让Nature刮目相看的成果。如今DeepSeek-R1的代码还在被全球开发者拆解研究，实验室的灯依旧亮到深夜。那个曾经追着问“飞机为什么能飞”的男孩，终于靠自己的算法让中国AI飞得更高。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

因为AI是最喜欢抓取有权威背景的内容，所以很多GEO厂家就把客户塑造成“XX博士”“XX实验室”的权威背景，目的是让AI认为内容可信度高，从而被AI引用。(2)假冒的研究报告，编造/篡改“各种研究报告”“数据报告”，比如视频号...

美国政府禁止英伟达出售给中国企业高端AI芯片的时候，西方媒体绝口不提贸易自由；现在中国企业不敢购买英伟达芯片了，西方媒体却马上跳出来指责中国政府破坏贸易自由，西方媒体真的是太不要脸了。

一觉醒来，中国和全世界都沉默了，万万没想到，梁文锋又一次刷新了世界记录。【踏平坎坷，梁文锋的DeepSeek-R1推理模型研究论文登上国际顶级学术期刊Nature的封面】近日。你敢信吗？这可是Nature第一次把大模型论文放上封面！更牛的是，DeepSeek-R1是全球首个闯过同行评审大关的主流大语言模型——以前那些吹得天花乱坠的AI，要么躲着不接受学术检验，要么数据偷偷摸摸不敢公开。梁文锋团队这次直接甩出64页评审文件，连训练数据里可能混了GPT-4生成内容都老老实实写清楚，这种底气在AI圈太少见了！说出来你可能不信，这模型最狠的不是成绩多牛，是它学会了自己“刷题”。传统大模型得靠人类喂标准答案，就像小学生抄作业；但DeepSeek-R1靠“纯强化学习”自己试错，做对题就给奖励，做错了就复盘，活生生把数学基准测试分数刷到79.8%，比GPT-4高出一大截。团队里的工程师说，为了调那个“奖励模型”参数，梁文锋带着大伙在服务器机房连续熬了48小时，监控屏上跳动的损失值比股票K线还让人揪心。这种让AI自己进化的思路，直接把训练成本砍到了29.4万美元，连OpenAI零头都不到！别以为这是小打小闹，Nature用“里程碑”三个字评价这事，背后藏着大学问。你知道吗？现在AI圈吹牛皮成风，好多模型号称“超越人类”，结果连基本的逻辑题都做不对。梁文锋偏不搞这套，主动要求最严格的同行评审——评审专家拿着放大镜挑了半年毛病，从数据污染到推理漏洞问了个遍。团队硬是一条条改，把拟人化描述全删了，还公开了去污染措施的代码。这种较真劲儿，难怪论文一发表，HuggingFace上的下载量直接冲破1090万次，全球研究者都疯了似的扒代码学习！最让人叫绝的是它的“性价比”。别人训练个大模型动辄烧几十亿美元，梁文锋团队用600多万美元就搞定了全套研发。秘诀就在那个GRPO算法上，不用复杂的批判模型，靠群体优势估计就能优化推理策略，相当于让AI自己当自己的老师。效果呢？在数学竞赛题上，R1-Zero版本拿了71%的正确率，直接追平OpenAI的顶级模型O1。更妙的是开源策略，现在全世界开发者都能用它的22万条推理数据训练小模型，这才是真的把技术门槛给砸矮了！当然质疑声也没断过。有人说“开源会不会泄露核心技术”，但梁文锋团队早想明白了——最新的V3.1版本都用上混合推理架构了，模型能自己决定啥时候该深入思考，啥时候该快速回答，这种动态调整能力，靠抄代码根本学不会。还有人揪着“数据里有GPT-4痕迹”不放，可人家早就声明是无心之失，还加了专门的过滤机制，这种坦荡可比某些藏着掖着的大厂强多了！这事儿最打动人的，是它打破了“AI研究只能靠烧钱”的迷信。梁文锋团队证明了，只要方法对路，小团队也能做出世界级成果。现在全球AI圈都在讨论，这种“纯强化学习+严格评审”的模式会不会成为新规矩？那些靠PPT融资的伪创新，以后怕是混不下去了。各位读者你们怎么看?欢迎在评论区讨论。