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DeepSeek招土木工程师，大工程口的同行们，希望这不就来了么这😎😎
近期，DeepSeek官网出现一则招聘信息，称“每一代人都会遇到属于自己的基础设施革命”。
在职位要求中，电气、暖通、环境、土木等均被列为符合需求的专业。
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DRAM ETF 已经落伍了
Roundhill 靠 DRAM 吃到钵满盘满后，又来抄作业了
这次轮到算力和光。
NCLD ：买AI算力出租商
LYTE ：买光模块和光通信
AI缺什么，Roundhill 就把它打包起来做成ETF。
DRAM 赌的是永远缺存储。
NCLD 赌的是永远缺算力。
LYTE 赌的是数据中心永远缺光。
以前 ETF 的概念是分散投资，现在这种 AI ETF 是把同一产业捆绑一起，让你一次性吃完，不需要选股，直接梭哈同一个产业。
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Dario Amodei报道集，收录了Dario Amodei 重要论述、重要讲话和重要指示。
DeepSeek 凭什么推理成本比同行便宜几个数量级？秘密全在这个算子库里。它专门为多头潜隐注意力机制（MLA）打造，把算力榨干到极致。
显存占用暴跌： KV Cache 压缩到传统 MHA 的 6.7% 左右，大并发不再爆显存。
吞吐性能撕裂： 在 H800 上提速超明显，带宽跑满到 3000 GB/s，算力冲上 660 TFLOPS。
支持 FP8 低精度： 配合 FP8 KV 缓存，内存直接省一半，精度还没怎么掉。
开箱即用： 专为大模型推理服务打造，只要跑 MLA 架构模型就能无缝接入。
🔗 传送门：
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DeepSeek V4 Flash 0731：推理能力追上大厂，成本却只要 4 美分
DeepSeek V4 Flash 0731 在在抽象推理测试中达到 61.4% 准确率（ARC-AGI-2），每次任务成本 4 美分，比 OpenAI、Anthropic 等闭源模型便宜 10 倍以上。
这验证了一个关键判断：开源模型通过"推理时计算"路线，正在用更低成本逼近大厂性能。
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Dow Protocol 宣布自己又获得了10.5M 的融资，加上之前的 9M，总融资达到了 19.5M，但是我在 ROOTDATA 没查到
@DowProtocol 现在有一个免费参与的积分活动，主要就是拉人头，多号的可以去做一下
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