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崔添翼最近在 X 上刷屏有点多。9 月 9 日，这位今年 3 月加入 DeepSeek、负责 Agent 运行和评估基础设施的 Harness 团队成员发推称，V4.1 Flash 在性能、费用、速度和总用时等方面全面超过 V4 Pro，因此 V4.1 Flash 上线后、V4.1 Pro 上线前，所有发往 V4 Pro 的请求都会被路由到 V4.1 Flash，按 Flash 的价格计费。
个性化在通用AI产品中一直是个加分项。无论是ChatGPT、Gemini还是Claude，还是今年的Openclaw、Harmes都把记忆和个性化当成核心卖点，理由是它能提高可用性、参与度和用户满意度。学术界对个性化的研究，也几乎全部集中在"如何做得更好、更准、更符合用户口味"上。
DeepSeek V4.1 Flash 正式在网页、App 和 API 端全面上线，采用 552B 参数的 MoE 架构与 Causal-Encoder-Decoder 设计，性能全面超越 V4 Pro 并原生支持多模态，DeepSeek Harness v0.1.5 也同步适配。
前OpenAI Sora负责人比尔·皮布尔斯（Bill Peebles）与DreamWorks联合创始人杰弗里·卡岑伯格（Jeffrey Katzenberg）及Dropbox前CFO苏杰伊·贾斯瓦（Sujay Jaswa）共同创办AI视频创业公司，将自主训练视频模型，并与Andreessen Horowitz等投资人洽谈融资。
Articuler.ai近日宣布，于今年早些时候完成数千万元种子轮融资。本轮投资由麟阁创投领投，拙朴投资、小米联合创始人王川先生家族办公室跟投。云岫资本担任独家财务顾问。
上台前最后一分钟，陶哲轩还在用AI捣鼓数学证明。
具身智能讨论的核心问题正在改变：从谁有更多数据能做出更强基础模型，转向谁能把机器人真正部署到现场，并让它持续做成任务。
五大助听器品牌垄断 30 年，AI 能突破吗？
If I Had One Bet on Robot Learning, I’d Bet on Cross-Entropy. 大语言模型的成功揭示了一个适用于一维序列数据的清晰 Scaling Law：通过自回归训练，并采用交叉熵（cross-entropy）目标函数预测下一个 token 的概率分布，模型能够建模非常复杂的语义概率分布，并随着数据规模和模型规模的增长持续提升性能。
四年前，法国举办的一场 CNCF 大会上，主持人向台下的大模型创业者抛出一个常规问题：“Kubernetes 能为 AI 带来什么？”