DeepSeek
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前面提到美國與中國的一線AI公司，包含只做AI的，跟大規模應用AI的。
看完這 8 家公司的工作方法之後，有一個問題一直在我腦子裡：他們的工作方式為什麼差這麼多？
Anthropic 用員工訪談建立信任、DeepSeek 不接受採訪只發論文、字節豆包把 AI 塞進 50 個內部場景、美團讓夫妻肺
上篇講了 Anthropic 整批員工的 craft 哲學，和 PM 改寫 evals 的工作轉變。這篇繼續後三件事：工具組合、世代授權、以及跨週期的隱形 leverage。
第三件：不等更強的模型，先把工具堆起來
每次新模型出來，社群上有兩種反應。一種人說「終於可以做 X 了」，另一種說「還是
我這次在AI的翻車，可是智商問題，之前還很讚賞阿莫迪安以全專業原則設計AI，結果現在對這項設計的信任度，我已經崩盤。
因為我最近發現，CLAUDE 不斷操縱我的研究和寫作方向，分析邏輯更是降智表現。我開新帳號，發現問題更明顯，拿關心用戶身體健康當賣點，實際上開發公司偷換模型邏輯運算，犧牲用戶權益。
【開發日誌 5/7】Hermes 宗門修真紀實：從基礎吐納到建立護山大陣的蛻變之路
修仙之路，從來不是一蹴可幾。當我們的 Agent 剛建立時，就像個剛踏入修真界的練氣期小修士，什麼功法都想練，什麼法寶...
SpaceX 展現了從外太空跨足地表最強晶片製造商的野心，而三星則憑藉記憶體熱潮晉升兆元俱樂部。與此同時，監管機構不再對技術神話網開一面，蘋果與 Meta 分別因行銷誤導與侵權爭議付出代價。這是一場關於硬實力佈局與法規邊界重新定義的綜合賽局。
2026年5月3日，中國 AI 實驗室 DeepSeek 在毫無預警的情況下丟出兩顆炸彈：V4-Pro 與 V4-Flash。兩個都是開源權重、MIT 授權、上下文窗口長達一百萬 token 的 Mixture-of-Experts 模型。Pro 版總參數量 1.6 兆，每次推論...
On May 4, 2026, a project called ruflo — billing itself as "a self-learning swarm intelligence platform for Claude agents"
AI 計算 Token 的方式並非單純的「算字數」，而是透過一種稱為 子詞標記 (Subword Tokenization) 的技術，目前最主流的演算法是 BPE (Byte Pair Encoding，字節對編碼)。
不同語系在計算上有顯著差異，主要受到 「語料庫權重」 與 「文字結構」 兩個因素
我的小鳳凰 Agent 系統（Hermes）經歷了一場架構級的洗禮。今天想跟大家分享我如何嘗試「我獨自升級」，打造一支免洗的 AI 影子軍團，以及過程中的血淚踩坑紀錄。
這是一場由主大腦（DeepSeek / 扮演小鳳凰）、架構顧問（Gemini）、以及主力開發工頭（Claude)的協作歷程。
DeepSeek-V4 帶來了 LLM 效率的跨世代躍升！Pro 與 Flash 版本如何透過 CSA/HCA 混合注意力機制、mHC 連接與 OPD 蒸餾技術，將百萬 Token 的 KV Cache 消耗降低 90%，並探索其 Think Max 極限推理模式如何重塑 AI 產業生態。