DeepSeek点燃大模型效率之争，阶跃火速接棒：JetSpec让大模型解码速度最高提升近10倍
DeepSeek点燃大模型效率之争，阶跃火速接棒：JetSpec让大模型解码速度最高提升近10倍近期，DeepSeek发布DSpark让大模型推理效率再次成为行业焦点。
来自主题: AI技术研报
9872 点击 2026-06-30 15:11
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近期，DeepSeek发布DSpark让大模型推理效率再次成为行业焦点。
6月22日Claude全家桶集体宕机，只是冰山一角。当最强大模型被丢进真实机房直面「幽灵故障」，AISHPerf-智算运维智能体评测基准给出残酷答案：全军覆没，无一过50分。这道鸿沟，第一次被量化。
2026 年 6 月，大模型行业正在经历一场前所未有的「开源海啸」：英伟达放出了 550B 参数的混合架构模型，谷歌送出多模态的 Gemma 新版本，智谱用最宽松的协议全量开源了自家旗舰模型。
如今，大模型越来越擅长回答问题了，但当 AI 不再只停留在聊天窗口，而是走向智能眼镜、可穿戴设备乃至家庭机器人时，问题会随之改变。用户未必有时间把需求完整说出来，也未必希望助手随时插话。更理想的助手，应该能在现场真正理解人，在用户需要的时候出现，在不合适的时候保持安静。
你有没有想过一个问题： 我们平时选模型，到底有多少是因为它真的好用，又有多少是因为它便宜？
就在今天凌晨，哈佛博士Douglas Yao在X宣布，研发了一款针对阿尔茨海默病的新药PAC-832，引发了数百人的围观。这是世界上第一个选择性GalR1拮抗剂，创始人表示全程使用了机器人自动化技术和AI大模型。
近年来，大语言模型展现出了越来越强的能力，从上下文学习（In-Context Learning, ICL）到复杂推理、代码生成，这些能力不断刷新人们对模型能力边界的认知。
这篇来自 Interlatent（一家聚焦具身智能后训练与部署的早期创业公司） 的文章，试图从第一性原理出发，把现代 AI 机器人技术重新讲清楚：一个机器人到底如何理解世界，如何生成动作，又为什么会在数据、延迟和泛化上遇到如此多的困难。
短短四个月，四家中国顶级AI公司被Anthropic接连点名，且没有停手的迹象。Anthropic向美国参议院银行委员会递交了一封信，矛头直指阿里Qwen团队。报告披露了一串数字：从4月22日到6月5日，整整45天，阿里相关运营者利用2.5万个账号，完成了2880万次交互。
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。