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DSpark刚开源一周，就被搬进了苹果电脑。移植版本叫mlx-dspark，跑的是Gemma-4 12B和Qwen3-4B这两个模型。装上之后，这两个模型在Mac上的生成速度分别提了1.6倍和1.4倍。
今日，据路透社报道，Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）当地时间7月2日在公司内部全员会上承认，过去至少四个月，AI智能体技术的研发进展并未如他预期般提速，Meta押注AI新组织架构的布局“至今尚未落地见效”。路透社称，这一信息来自其听取的一段会议录音。
Transformer之父走了，诺奖得主走了，预训练核心走了——一周内,四个人离开谷歌。最新的一张牌Gemini Spark能挽回谷歌士气吗？
OpenAI首席研究官Mark Chen释放了一个强烈信号：OpenAI 并不认为scaling laws已经失效，恰恰相反，预训练、数据工程、推理训练和更长任务链条，仍是通向AGI的主干道路。
近期，DeepSeek发布DSpark让大模型推理效率再次成为行业焦点。
硅谷著名科技播客主持人 Dwarkesh Patel 最近抛出了一个问题：AI 的下一代训练范式会是什么？
Fireworks AI的联合创始人兼CTO、PyTorch核心维护者Dmytro Dzhulgakov将整篇论文梳理成了10个概念，从最底层的GPU访存特性讲到最上层的在线自适应调度。DeepSeek这套方案真正的精髓在于系统工程和模型协同设计。
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。
近日，国际能源研究机构AixEnergy发布《Market Outlook》报告，提出一个值得关注的判断：AI基础设施首先是一项能源决策，其次才是一项技术决策。报告认为，决定未来全球AI版图的关键因素，正从芯片、模型和算法，转向稳定、低成本且能够快速接入的能源系统。海湾国家凭借廉价电力迅速崛起，美国受制于电网瓶颈，中国则依托新能源和产业链优势加速布局，东南亚正试图成为新的算力高地。
从 Founder Park 出去后，Muji 去新加坡深造了一年，然后以 COO 的身份加入了 Seede AI。