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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。
同样是进顶尖 AI 公司当工程师，在中国你只要 1.6 年经验，在美国却得熬到 5.5 年。换句话说，一个中国应届生刚拿到毕业证，就可能坐在 DeepSeek 的工位上调大模型；而他的美国同行还得在别的公司再「实习」四年，才够格投一份前沿 AI 实验室的简历。
来自至知创新研究院（IQuest Research）、中国人民大学高瓴人工智能学院、KAUST等机构的研究团队提出了FORT，一个面向Deep Search Agent的shortcut-resistant training-data synthesis framework。
当全球具身智能行业还在争论技术路线时，一家中国公司已经率先定义并跑通了自己的答案。深度机智提出的「人类学习」路线——以人类数据为起点、动作建模为中心、机器人为 AI 而生——正在被英伟达、Physical Intelligence 等海外头部机构沿同一方向跟进。
刚刚才发现，那堪称DeepMind「推理之王」的男人——周登勇（Denny Zhou），早已离开了谷歌。现在的东家是Meta，在MSL担任研究科学家。整个过程极其低调。没有长篇大论的告别信，没有Meta的高调官宣，如果不是LinkedIn上的职位信息悄悄更新，外界甚至不知道这位大牛已经易主。
大模型浪潮席卷全球数年，技术形态持续迭代，也开始从办公、编程领域，深度渗透到科研这一核心赛道。从中科大夯实数理根基，到哈佛、MIT 完成联合培养，青年学者陈勇超横跨力学、机器人、自然语言处理、大模型等多个领域，完整亲历 AI 一轮轮技术变革。
当大模型公司还在竞争更长的上下文窗口、更强的推理能力和更复杂的 Agent 工作流时，一家名为 Engram 的新公司选择押注另一个问题：AI 能不能像人一样，持续从每天接触到的资料、对话和经验中学习？
6月17日，X 上 OpenAI Codex 团队负责人 Tibo（@thsottiaux）发了一条推文，提醒大家 Codex App、CLI 和 SDK 现在可以接任何开源模型，不只限于 OpenAI 自己的模型。
Google DeepMind在6月份对外分享了DiffusionGemma的技术报告，明确指向了一条与现有主流完全不同的演进道路。当大家都在绞尽脑汁让大模型逐词吐字的速度变快时，谷歌干脆把生成顺序改了。
好你个微软，当起大模型“倒爷”来了？！