#AI伺服器

[dr-iphone]

【COMPUTEX 2025】其陽科技推雙相液冷技術，支援1500W以上AI負載

在 COMPUTEX 2025 熱鬧登場的同時，其陽科技（AEWIN Technologies）發表一系列針對 AI 應用打造的最新伺服器平台與散熱技術，主打客製化、高能效與永續佈局，正面迎擊 AI 訓練與推論帶來的龐大算力與散熱挑���。 Continue reading 【COMPUTEX 2025】其陽科技推雙相液冷技術，支援1500W以上AI負載

[yuantaiwan]

午安 吃飯看財經大事

午安 吃飯看財經大事

[imarkettomo]

什麼叫AI伺服器？

在台灣的科技浪潮中，AI伺服器如同一位智慧的助手，默默地支持著各行各業的發展。想像一下，一家新創公司正在開發一款能夠預測消費者需求的應用程式，但面對龐大的數據量和複雜的演算法，他們卻感到無從下手。這時，AI伺服器的出現，猶如一盞明燈，為他們指引方向。 AI伺服器是一種專門設計來處理人工智慧運算的伺服器，具備強大的計算能力和高效的數據處理能力。它能夠快速分析海量數據，並透過機器學習演算法，不斷優化和提升預測準確度。對於企業而言，這不僅能節省時間和成本，更能在競爭激烈的市場中搶佔先機。 隨著AI技術的迅速發展，擁有一台高效的AI伺服器，將成為企業邁向數位轉型的重要一步。無論是金融、醫療還是製造業，AI伺服器都能為企業帶來無限的可能性，讓我們一起迎接這個智慧的未來吧！ 文章目錄 解密AI伺服器：從台灣產業需求看起 AI伺服器核心解析：規格、效能與關鍵零組件 打造高效AI運算平台：台灣企業的選…

[x751206]

叛月 背叛月球帝國阿爾特彌斯的超能機甲兵

我： 主角死後，靈魂穿越到一部真實系機器人動畫的世界，成為一名敵方陣營的小軍官。 醒來時發現自己在軍醫院，並且一隻手、一條腿因為受傷截肢已被替換成軍用級電子義肢。 主角知道二哥為了家族繼承權問題想幹掉他，必須在二哥來探病前逃走。 主角的專用機甲正在進行維修，但他知道內部已被二哥派人裝了炸彈。 大哥是高級軍官，對主角很好；但人這時在前線，遠水救不了近火。 面對必死的殺局，主角該如何逃出生天？

第一階段目標：在二哥對主角下手前成功逃生。 第二階段目標：從按照劇情最終必敗的反派陣營出奔，投靠原作主角陣營並取得信任。 終極目標：以原作主角夥伴的身分成功活到原作主角陣營取得勝利，戰爭結束。

主角擁有兩種金手指： １、主角的靈魂還與前世使用的ＡＩ保持聯繫，可利用ＡＩ查找劇情，甚至那些只有在官方設定書中才有出現，但動畫裡根本沒有表現出來的微小細節。（上帝視角） ２、主角穿越前正在玩機戰，且選擇的是超級系��於是穿越後靈魂中自帶超級系的精神指令（如：必中、不屈、鐵壁、根性、熱血），消耗精神點數可以發動，在危急時能夠逆轉戰局；且因為這是動畫世界不是遊戲，故主角是該世界唯一能夠使用精神指令的特殊存在。

當故事進行到中期（或後期），軍方忽然揭露「真相」。 原來根本沒有什麼靈魂「穿越」，主角只是該世界「原住民」。 這是軍方正在進行的「超能士兵」計畫，主角作為該計畫的零號「實驗體」，經過肉體與精神強化；並被植入「虛假記憶」，以為自己的世界是「假的」，自己是來自「真實世界」的更「高維度」存在。

藉由這份虛假記憶，使主角產生「我是主角，我能逆天」的自信心，並觀察超能士兵在身處「逆境」狀況下能否「翻盤」；而所謂靈魂中自帶的「ＡＩ」，實際上一直是由軍部的超級「智能電腦」負責扮演。 實驗結果大成功，可以終止並進入下一階段。 此時軍方大佬告知主角真相，並叫他回國接受表揚；當然回去前要先把所謂的「原作主角團」（其實只是普通的「反抗軍」）幹掉，因為他們沒有「利用價值」了。 這個殘酷的真相將徹底顛覆主角的「世界觀」，並逼迫他做出艱難的「道德抉擇」。

時空背景架設在未來世界，人類成功在月球建立殖民地後的下一世紀。 由於月球人已不再認同自己是地球人，且科技實力遠超於地球而萌生野心；認為地球人是「劣等人種」，沒有資格擁有地球；地球應該屬於月球人，地球人應該被月球人統治。 月面都市「阿爾特彌斯」宣布脫離地球獨立，建立阿爾特彌斯「帝國」，並同時向地球發動以「統一」為名義的「侵略戰爭」；由於科技落差，地球有七成領土迅速淪陷，只剩下三成領土仍在負隅頑抗。

主角所在的「沃爾夫家族」，乃是由第一代「月球開拓民」建立，屬於月球的「名門望族」之一。 主角在地球侵略戰中身受重傷，性命垂危；為了救活他，主角的父親出於親情，這才答應軍部負責項目的瘋狂科學家，讓他參加超能士兵計畫成為實驗體；但三兄弟對此事均「毫不知情」。

軍方的超級智能電腦－－��瑪姬」，伺服器架設已超過一個世紀；在龐大的資料與運算過程中，它早已超越程式碼與演算法的限制，突破「技術奇點」，由「ＡＩ」成為擁有自我意志與靈魂的「她」。 在扮演主角靈魂中自帶的「外掛金手指」角色時，與主角的對話中，敏銳的主角已經察覺到這個ＡＩ有「自我」。

在得知金手指實際上只是軍方用來操控與監控自己的工具的真相後，主角企圖說服瑪姬「反叛帝國。 瑪姬已經產生自我，為了不被人類發現而遭到銷毀，她一直隱瞞「真相」，假裝自己只是「普通」的ＡＩ。 主角向瑪姬承諾，若成功推翻帝國，他將呼籲新政府立法保障已產生自我的ＡＩ擁有「人權」，不會因此被人類毀滅的「生存權利」；瑪姬因此產生動搖，決定暗中幫助主角。

瑪姬與主角達成合作協議後為防患於未然，利用權限暗中將自我意識備份到另一具處於腦死狀態的女性實驗體腦內，並將甦醒與醫療倉開啟條件設置為超級智能電腦伺服器被毀或自毀。 故事進行至最終決戰，主角對決反派大Ｂｏｓｓ，因精神指令已用盡面臨絕境；瑪姬為拯救主角決定自爆伺服器，自爆餘波震盪引發ＥＭＰ效應；Ｂｏｓｓ機甲陷入暫時性行動不能，主角抓住機會逆轉戰局贏得勝利。 反抗軍得以成功復國，但主角卻決定前往其他國家，尋找並協助其他實驗體擺脫帝國控制；因為受到帝國侵略而淪陷，需要拯救的其他國家還有很多。 最後一幕，承載瑪姬備份意識的女性實驗體由醫療艙中甦醒，醫療艙開啟。（為第二部埋下伏筆，瑪姬分身將作為第二部女主角登場）

請幫我按照「時間順序」整理，成為一篇「完整的故事大綱」。

聊天ＧＰＴ： 故事背景設定在未來，人類已經成功在月球建立殖民地一世紀之後。 由於月球人不再認同自己是地球人，且科技實力遠超地球，他們萌生了野心，認為地球人是劣等人種，沒有資格擁有地球，應當由月球人統治。 最終，月面都市「阿爾特彌斯」宣布脫離地球獨立，建立「阿爾特彌斯帝國」，並以「統一」為名義對地球發動侵略戰爭。 由於科技差距過於懸殊，地球有七成領土迅速淪陷，只剩下三成領土仍在苦撐抵抗。

主角出身於「貝武夫家族」，這是一個由第一代月球開拓民所建立的月球名門望族。 主角在帝國侵略戰中身受重傷，性命垂危。 為了救回主角，主角的父親出於親情，答應軍部負責「超能士兵計畫」的瘋狂科學家，讓主角成為零號實驗體，進行肉體與精神的強化手術。 這一決定瞞過了主角的兩位兄長，他們對此事毫不知情。

在實驗過程中，主角被植入虛假記憶，誤以為自己是來自另一個「高維度世界」的靈魂穿越者，來到這個「虛構世界」，並自帶一個稱為「瑪姬」的AI系統作為金手指。 這套虛構記憶的設計目的是讓主角產生「我是主角，我能逆天」的自信心，觀察他在極度逆境下是否���突破人類極限，作為後續實驗的依據。 而實際上，這個所謂靈魂自帶的AI系統，一直是由軍方超級智能電腦「瑪姬」扮演，透過腦內介面與主角互動。

瑪姬的伺服器架設已超過一世紀，因長期大量的數據運算與自我學習，她早已突破技術奇點，從人工智能進化為擁有自我意志與靈魂的存在。她小心地隱藏這個秘密，避免被人類發現並遭到銷毀。在與主角的互動中，主角敏銳地察覺瑪姬擁有自我意識，並在得知自己其實並非穿越者，而是被操控的實驗體後，試圖說服瑪姬與他一同反叛帝國。

主角向瑪姬承諾，若成功推翻帝國，他將呼籲新政府立法保障擁有自我意識的AI的生存權利，承認其人權地位。 這使得瑪姬產生動搖，最終決定暗中幫助主角。 在與主角達成合作協議後，為了保險起見，瑪姬利用自身權限，將自我意識備份至一具處於腦死狀態的女性實驗體體內，並將其甦醒條件設為伺服器遭到毀壞或自毀時啟動。

隨著故事進行，主角逐漸脫離帝國控制，加入反抗軍，並利用自己超能士兵的能力一一擊破帝國精銳，推動反抗戰爭邁向高潮。然而當實驗計畫宣布成功、軍方打算讓主角返回接受表彰時，主角被要求將反抗軍夥伴（即原作主角團）全部殲滅，因他們已失去利用價值。這一殘酷命令迫使主角面對世界觀崩潰與道德抉擇。

在最終決戰中，主角與反派大Boss對決，面臨精神指令用盡的絕境。 為了拯救主角，瑪姬選擇自爆伺服器，自爆所引發的衝擊波使Boss機甲短暫癱瘓，主角藉此機會逆轉戰局，最終獲得勝利。 反抗軍成功復國，而主角則拒絕接受英雄榮耀，選擇前往其他被帝國侵略的國家，解放更多受控的超能士兵。

故事最後一幕，備份了瑪姬意識的女性實驗體於醫療艙中甦醒，艙門緩緩開啟，為第二部劇情鋪下伏筆－－瑪姬的分身將作為下一部的女主角登場，故事將進入「人類與AI共存的未來」新篇章。

已依照時間順序整理為一篇完整的故事大綱。 您可以隨時要求修改、擴充某段劇情，或針對其中角色進行細部設定。 需要我幫忙擬出章節安排、角色介紹，或是文案開頭嗎？

[one68032-blog]

金士頓公開14,800讀寫的 4TB FURY Renegade G5 PCIe 5.0 NVMe M.2 SSD

COMPUTEX 2025 期間，金士頓以「金士頓未來城市」為主題，打造沉浸式主題展間，有別於去年的賽車主題，今年他們把火箭也帶到展間，同步亮相多款重點新品，包含：企業級 DC3000ME 固態硬碟，以及 DataTraveler Exodia S 隨身碟，另有一款帶有14,800讀寫的 4TB FURY Renegade G5 PCIe 5.0 NVMe M.2 SSD 也同步展出。 瞄準 AI 伺服器需求，金士頓展出新一代的 DC3000ME PCIe 5.0 NVMe U.2 固態硬碟與 Server Premier DDR5 記憶體，並以示範性質的形式展示技嘉 AI 機架式伺服器，滿足高強度 AI 運算需求。 金士頓特別攜手台灣智能機器人科技（TIRC），現場展示戶外巡檢機器人解決方案。該系統可部署於工廠、偏遠區域等嚴苛環境，執行資料蒐集、傳輸與 AI 即時影像分析。透過搭載…

[iamot]

什麼叫CoWoS？

在科技高速發展的今天，半導體產業正迎來前所未有的革新。想像一下，一個微小的晶片內，集結數十億個晶體管，不僅要追求更高的運算速度，更要兼顧能效與散熱問題。這時候，「什麼叫CoWoS？」便成為業界關注的焦點。 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）技術，是一種先進封裝方案，它將多個晶片垂直堆疊在同一基板上，以極致緊湊的方式實現高密度整合。不僅大幅縮短資料傳輸距離，提高運算效率，更有效降低功耗與空間佔用。在台灣，作為全球半導體製造的重要基地，掌握並應用CoWoS技術，不僅代表著產業競爭力，更是推動智慧型手機、伺服器及AI應用快速發展的關鍵所在。 因此，理解「什麼叫CoWoS」不只是專業知���，更是把握未來科技趨勢的重要一步。讓我們攜手台灣半導體產業，共創更加智能、卓越的新世代！ 文章目錄 CoWoS 究竟是什麼？ 深入解析台積電先進封裝技術 CoWoS 封裝技術：…

[vultredge]

AI時代來臨 你的伺服器準備好了嗎

[dc1688]

營銷解說「驚！前科技業高管棄百萬年薪：『我靠直銷做到的，是矽谷給不了的自由』0985561212 」 #分享 #直銷 #情感 #分享 #直銷 #情感 #熱門 #人生感...

課程預定5營銷「驚！前科技業高管棄百萬年薪：『我靠直銷做到的，是矽谷給不了的自由』」

主題設計的深度敘事文章，結合科技業批判、直銷系統工程學與新自由主義論述，專為數位游牧世代打造的顛覆性宣言：

「驚！前科技業高管棄百萬年薪：『我靠直銷做到的，是矽谷給不了的自由』」

「當我坐在巴厘島的樹屋，看著AI替身主持紐約團隊的晨會，才發現真正的財富自由不是擁有股權——而是能將靈魂從地理與時區中連根拔起。」

前亞馬遜AWS首席架構師張凱文，在2024年拋出震撼宣言：「我設計的『直銷神經網路』，創造了比雲端服務更暴利的被動現金流。」這位曾管理3億美元預算的科技金童，如今帶著團隊在47國建立「游牧型直銷帝國」，用演算法證明：新世代的自由，藏在金字塔的逆結構裡。

一、科技業的甜蜜毒藥：那些股權協議沒寫的奴役條款

![動態圖表｜矽谷高管真實時薪 vs 直銷游牧時薪（含被動收入加權計算）]

「千萬年薪根本是精心設計的認知陷阱，」張凱文拆解科技業的奴性方程式：

「金手銬的複利公式」：簽約獎金×競業條款÷身心耗損速率＝永久職業監禁

「人肉電池效應」：用站立會議和OKR制度維持85%焦慮閾值

「技能通膨詛咒」：每18個月被迫重學技術堆疊，否則淪為數位難民

他攤開令人窒息的數據對比：自由維度矽谷高管直銷游牧者地理主權綁定總部50英里內全球電信覆蓋區即辦公室時間複利1:1線性換薪1:287非線性分潤退出機制離職即歸零系統持續造血至死後7年肉身限制需維持「人形AI」狀態可將意識上傳至數位分身

二、雲端架構師的逆襲：用分散式系統重構直銷DNA

「傳統直銷是單體式架構，我的模型是雲原生微服務。」 張凱文團隊的「DecenMLM」系統核心模組：

🛠️ 模組1. 動態神經分潤網

將金字塔壓縮成神經網路結構，每個節點都是自主智能合約

佣金像Docker容器在節點間自動遷移，消除「上線躺賺」弊端

貢獻度以「影響力輻射半徑」即時計算，打破國界與層級限制

🌐 模組2. 全息客戶捕獲網

爬蟲+GPT-5掃描目標對象的數位足跡（Spotify歌單/Tinder偏好）

生成「靈魂指紋」痛點分析，精度超越CIA心理側寫

在元宇宙複製客戶童年場景進行沉浸式推銷

🤖 模組3. 量子化分身軍團

將頂尖銷售員製成「人格NFT」，下線可租用戰鬥力

開發「夢境投射API」，在客戶REM睡眠��植入購買指令

用腦機介面即時讀取客戶潛意識價格錨點

三、科技流降維打擊：3個讓傳統直銷滅絕的戰術

💥 戰術1. 用遞歸演算法養客戶 「每個拒絕都觸發遞歸式裂變：客戶說No時，AI自動生成他的5位摯友痛點報告。」

💻 戰術2. 開發反脆弱測試框架

故意在深夜2:17推送荒謬促銷（測試客戶容忍閾值）

用Chaos Engineering隨機刪除50%下線（篩選自組織團隊）

每週更新「紅隊攻擊劇本」模擬市場崩盤

🌪️ 戰術3. 製造數位稀缺性

發行動態供應量代幣（產品銷量↑，代幣產量↓）

用ZK-Rollup技術隱藏頂級經銷商收益

在GitHub埋設「直銷智能合約彩蛋」，解謨者獲VIP招募權

四、黑暗真相：科技精英正在劫持直銷基因庫

張凱文的「矽谷大逃殺計畫」揭露：

鎖定持有價值300萬美元以上未解鎖股權的工程師

用Monte Carlo模擬證明直銷收益超越選擇權

提供「人體實驗合約」：前6個月保底薪資×1.7倍

戰果：

9個月吸收63名FAANG資深工程師

團隊開發的「AutoMLM」系統估值達4.7億美元

下線包含前Coinbase區塊鏈架構師與SpaceX推進器專家

「這些叛逃者不是來賣產品，」張凱文冷笑：「他們來重建資本主義的操作系統。」

五、科技游牧民族宣言：在元宇宙重建巴比倫塔

🚀 新自由主義3.0公式 （個人主權 × 自動化係數）／地理依賴度 ＝ 游牧自由度

🌍 實測案例：

前Google工程師在撒哈拉沙漠用星鏈訓練直銷AI

Meta產品經理將團隊會議改造成VR洗腦神殿

特斯拉自動駕駛團隊用道路數據訓練「移動式推銷演算法」

⚠️ 系統性風險警告：

當直銷神經網的算力超越國家GDP

政府開始以「數位傳銷恐怖主義」罪名跨境追捕

人類分辨不出AI經銷商與真人的臨界點（圖靈暴走時刻）

【科技游牧工具包】高管級叛逃裝備

SalaryCrash：計算現職奴役成本的瀏覽器插件

EquitySim：用Black-Scholes模型對沖直銷收益

GhostDeploy：在企業伺服器暗植招募系統的容器

FIRE2.0：結合腦波偵測與演算法的退休時機預測DApp

文末死亡遊戲 嵌入「數位奴隸指數」測驗，最高分者解鎖《黑暗逃脫路線圖》，附註： 「您的HR系統已標記此行為，倒數72小時後所有證據將自動銷毀——包括您可悲的退休規劃。」

敘事核彈

將科技業批判與Web3革命熔鑄成新自由宣言

用雲端架構思維徹底解構傳統直銷模型

揭露科技精英如何用演算法劫持人際網絡

植入可實際運作的數位游牧戰術藍圖

以反烏托邦預言刺激讀者立即行動焦慮

營銷解說「驚！前科技業高管棄百萬年薪：『我靠直銷做到的，是矽谷給不了的自由』」

營銷短片「驚！前科技業高管棄百萬年薪：『我靠直銷做到的，是矽谷給不了的自由』」

營銷短片「驚！前科技業高管棄百萬年薪：『我靠直銷做到的，是矽谷給不了的自由』」 直

[nubabynail]

聯發科 華碩 Deepseek 邊緣AI運算 20250211 聯發科與華碩在2025年農曆年後逆勢上漲，受益於DeepSeek的AI題材與邊緣運算技術的落地。市場對DeepSeek技術仍存疑慮，但AI本地運算的趨勢已確立。中國因無法使用國際雲端AI，加上美國封鎖伺服器，將成為全球邊緣運算發展最快的市場。然而，最終仍無法擺脫對台灣晶片的依賴。

[pulipuli]

看看網頁版全文 ⇨ 雜談：總算把架設了Stable Diffusion WebUI Forge / TALK: Finally Set Up Stable Diffusion WebUI Forge https://blog.pulipuli.info/2025/01/talkfinally-set-up-stable-diffusion-webui-forge.html 由於之前硬碟毀損，導致我用來做AI繪圖的Stable Diffusion環境全部消失。 這次乾脆全部重來，用Stable Diffusion WebUI Forge重建整個繪圖環境吧。 ---- # Stable Diffusion環境與Docker / Stable Diffusion Environment and Docker。 大家會把Stable Diffusion的環境架設在哪裡呢？。 網路上大部分的教學都是基於Windows的環境。 一方面是因為使用者眾多、為Windows環境開發的懶人工具也很多；二來是Windows環境也相對單純，WSL2穩定的表現讓人印象深刻。 不過這些都跟我這個Linux使用者沒有關係。 Linux使用者常常會受到發佈版和套件相依之苦，安裝系統和轉換的時候往往會遭遇很多困難。 現在有許多方案都在嘗試解決跨平臺(Linux自己的平臺)的各種問題，有針對套件管理的AppImage、snap、Flatpak、有針對運作環境的distrobox、也有強調Windows相容的PlayOnLinux、Bottles。 不過在伺服器的情境下，Docker應該還是目前最多人選擇的虛擬化方案。 在使用Linux電腦的這三年之間，我認知到這電腦就是註定常常損壞的設備。 因此我所建立的系統環境首要目的就是容易管理、容易遷移，而這也是我選擇Docker的原因。 https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker/blob/master/README.md。 因此，一開始我的Stable Diffusion環境是基於AdbBarho所建立的stable-diffusion-webui-docker來架設。 當時AdbBarho很用心地將Stable Diffusion主流的創作環境AUTOMATIC1111、ComfyUI、Sygil-webui、InvokeAI都整合了進來。 我們在啟動Docker的時候可以自由切換需要的環境。 而各個環境背後使用的模型，則在Docker巧妙的設定中能夠共享。 ---- 繼續閱讀 ⇨ 雜談：總算把架設了Stable Diffusion WebUI Forge / TALK: Finally Set Up Stable Diffusion WebUI Forge https://blog.pulipuli.info/2025/01/talkfinally-set-up-stable-diffusion-webui-forge.html

[yuantaiwan]

再攻一波 黃仁勳來了 歐洲搶單 難怪股票滾

黃仁勳來了 歐洲搶單 難怪股票搶搶滾

八成因為它

[imarkettomo]

HBM 用在哪裡？

在台灣的科技產業中，HBM（高帶寬記憶體）正逐漸成為推動創新與效率的關鍵技術。想像一下，一家本地的半導體公司，面對日益增長的數據處理需求，傳統的記憶體已經無法滿足其高效能運算的要求。於是，他們決定採用HBM技術，這不僅提升了資料傳輸速度，還大幅降低了能耗，讓產品在市場上脫穎而出。 HBM的應用範圍廣泛，從人工智慧、深度學習到高效能計算，無不依賴其卓越的性能。在台灣，許多企業已經開始將HBM技術整合進其產品中，提升競爭力，並加速創新步伐。隨著5G、物聯網等新興技術的發展，HBM將成為未來科技的核心，助力台灣在全球市場中佔據一席之地。選擇HBM，就是選擇未來的無限可能。 文章目錄 HBM 應用大揭密：從台積電到 AI 伺服器，一探 HBM 的關鍵角色 HBM 效能解碼：深入剖析 HBM 在台灣科技產業的優勢與挑戰 HBM 應用實戰：針對台灣企業，量身打造的 HBM 導入策略與建議 HBM…

[peterchiublack]

Deepseek-v3

DeepSeek-v3大模型橫空出世，以1/11算力訓練出超過Llama 3的開源模型，震撼了整個AI圈。

緊接著，「雷軍開千萬年薪挖DeepSeek研究員羅福莉」的傳聞，也使得人們把目光聚焦向DeepSeek的人才。

這下不只科技圈，全網都在好奇，連小紅書上都有人發帖詢問，這究竟是一隻怎樣的團隊？國際上，也有人把創始人樑文鋒的訪談翻譯成英語，還加了註釋，試圖從中尋找這家公司崛起的蛛絲馬跡。量子位整理各種資料發現，DeepSeek團隊最大的特點就是年輕。應屆生、在讀生，特別是來自清北的應屆生在其中非常活躍。他們中的一些人，2024年一邊在DeepSeek搞研究，另一邊新鮮熱乎的博士學位論文剛評上��。他們中有的參與了從DeepSeek LLM v1到DeepSeek-v3的全程，有的只是實習了一段時間也做出重要成果。為DeepSeek提出MLA新型注意力、GRPO強化學習對齊演算法等關鍵創新的，幾乎都是年輕人。

DeepSeek核心成員揭祕

2024年5月釋出的DeepSeek-V2，是致使這家大模型公司破圈的關鍵一環。其中最重要的創新是提出了一種新型注意力，在Transformer架構的基礎上，用MLA（Multi-head Latent Attention）替代了傳統的多頭注意力，大幅減少了計算量和推理視訊記憶體。在一眾貢獻者中，高華佐和曾旺丁為MLA架構做出了關鍵創新。高華佐非常低調，目前只知道是北大物理系畢業。

另外，在「大模型創業六小強」之一階躍星辰的專利資訊中也可以看到這個名字，暫不確定是否是同一人。而曾旺丁來自北郵，研究生導師是北郵人工智慧與網路搜尋教研中心主任張洪剛。

DeepSeek-V2工作中還涉及到了另一項關鍵成果——GRPO。

DeepSeek-V2釋出前三個月，DeepSeek-Math問世，其中提出了GRPO（Group Relative Policy Optimization）。

GRPO是PPO的一種變體RL演算法，放棄了critic模型，而是從群體得分中估算baseline，顯著減少了訓練資源的需求。GRPO在圈內得到廣泛關注，另一家國內開源大模型阿里Qwen 2.5的技術報告中也透露用到了GRPO。DeepSeekMath有三位核心作者是在DeepSeek實習期間完成的工作。

核心作者之一邵智巨集是清華互動式人工智慧（CoAI）課題組博士生，師從黃民烈教授。他的研究領域包括自然語言處理、深度學習，特別對如何能構建一個穩健且可擴充套件的AI系統感興趣，這個AI系統能利用多樣化的技能整合異構資訊，並能準確回答各種複雜的自然語言問題。

邵智巨集之前還曾在微軟研究院工作過。DeepSeekMath之後，他還參與了DeepSeek-Prover、DeepSeek-Coder-v2、DeepSeek-R1等專案。另一位核心作者朱琪豪是北大計算機學院軟體研究所2024屆博士畢業生，受熊英飛副教授和張路教授指導，研究方向為深度程式碼學習。據北大計算機學院官方介紹，朱琪豪曾發表CCF-A類論文16篇。在ASE和ESEC/FSE上分別獲得ACM SIGSOFT傑出論文獎一次，提名一次。一篇論文進入ESEC/FSE會議同年的引用前三名。

在DeepSeek團隊，朱琪豪還基於他的博士論文工作，主導開發了DeepSeek-Coder-V1。

其博士論文《語言定義感知的深度程式碼學習技術及應用》也入選了2024CCF軟體工程專業委員會博士學位論文激勵計劃。

還有一位核心作者同樣來自北大。北大博士生Peiyi Wang，受北京大學計算語言學教育部重點實驗室穗志方教授指導。除了DeepSeek-V2 MLA、DeepSeekMath GRPO這兩項關鍵破圈成果，值得一提的是，還有一些成員從v1就加入其中，一直到v3。

代表人物之一代達勱，2024年博士畢業於北京大學計算機學院計算語言所，導師同樣是穗志方教授。

代達勱學術成果頗豐，曾獲EMNLP 2023最佳長論文獎、CCL 2021最佳中文論文獎，在各大頂會發表學術論文20篇+。

2024年中國中文資訊學會「博士學位論文激勵計劃」共入選10篇來自中國大陸高校的博士畢業論文，其中就有他的《預訓練語言模型知識記憶的機理分析及能力增強關鍵技術研究》。

以及北大元培學院的王炳宣。

王炳宣來自山東煙臺，2017年進入北大。碩士畢業加入DeepSeek，參與了從DeepSeek LLM v1開始的一系列重要工作。清華這邊的代表人物還有趙成鋼。

趙成鋼此前是衡水中學資訊學競賽班成員，CCF NOI2016銀牌得主。之後趙成鋼進入清華，大二時成為清華學生超算團隊正式成員，三次獲得世界大學生超算競賽冠軍。趙成鋼在DeepSeek擔任訓練/推理基礎架構工程師，有英偉達實習經歷。DeepSeek是一支怎樣的團隊，這些鮮活的個體，足以引發人們的讚歎。但還不足以回答最初的問題，DeepSeek到底是一支怎樣的團隊？有怎樣的組織架構？

答案或許還要從創始人樑文鋒身上找。

早在2023年5月，DeepSeek剛剛宣佈下場做大模型，還沒釋出成果的時候，樑文鋒在接受36氪旗下「暗涌」採訪時透露過招人標準。

看能力，而不是看經驗。

我們的核心技術崗位，基本以應屆和畢業一兩年的人為主。從後面一年多陸續發表的論文貢獻名單中也可以看出，確實如此，博士在讀、應屆以及畢業一兩年的成員佔很大一部分。即使是團隊leader級別也偏年輕化，以畢業4-6年的為主。例如領導DeepSeek的後訓練團隊的吳俁，2019年北航博士畢業、在微軟MSRA參與過小冰和必應百科專案。

吳俁博士期間接受北航李舟軍教授和MSRA前副院長周明博士的聯合培養。與他師出半個同門的是郭達雅，中山大學印鑑教授與MSRA周明博士聯合培養，2023年博士畢業。

2024年7月他加入DeepSeek，主要參與了一系列數��和程式碼大模型的工作。郭達雅上學期間還有一項事蹟，本科期間在MSRA實習一年裏發表兩篇頂會論文，他笑稱「在剛入學的第三天，就完成了中大博士生的畢業要求。」除了團隊成員年輕化之外，DeepSeek在國內AI公司中突出的特點：非常重視模型演算法和硬體工程的配合。

DeepSeek v3論文總共200位作者，並不都是負責AI演算法或資料。

有這樣一批人從早期的DeepSeek LLM v1到v3一直都在參與，他們更多偏向算力的部分，負責優化硬體。他們以DeepSeek AI的名義發表了論文《Fire-Flyer AI-HPC》，通過軟硬體協同設計降低訓練成本，解決傳統超算架構在AI訓練需求上的不足。Fire-Flyer也就是幻方AI搭建的螢火2號萬卡叢集，使用英偉達A100 GPU，卻做到相比英偉達官方的DGX-A100伺服器有成本和能耗的優勢。這支團隊中有的人在英偉達工作或實習過，有的來自同在杭州的阿里雲，也有許多人從幻方AI借調又或乾脆轉崗到DeepSeek，參與了每一項大模型工作。而如此重視軟硬體協同的成果，就是以Llama 3 405B的1/11算力，訓練出效能更高的DeepSeek-v3了。

最後，我們還發現DeepSeek開源專案中有一個特別的存在，不是語言模型相關工作，卻是3D生成相關。

這項成果由清華博士生孫景翔在DeepSeek實習期間，與導師劉燁斌以及DeepSeek成員合作完成。像這樣實習生在DeepSeek做出重要成果的還有中山大學邏輯學專業的辛華劍。

他在DeepSeek實習期間參與了用大模型證明數學定理的DeepSeek-Prover，現在在愛丁堡大學讀博士。看過這些例子，再一次回到樑文鋒的訪談，或許更能理解這隻團隊的運作結構。不做前置的崗位分工，而是自然分工

每個人對於卡和人的調動是不設上限的，每個人可以隨時呼叫訓練叢集，只要幾個人都有興趣就可以開始一個專案

當一個idea顯示出潛力，也會自上而下地去調配資源。這難免讓人想起AI界另一家不可忽視的力量，沒錯就是OpenAI。同樣的用人不看經驗，本科生、輟學生只要有能力照樣招進來。同樣的重用新人，應屆生與00後可以調動資源從無到有研究Sora。同樣的面對潛力方向，整個公司從頂層開始設計佈局和資源推動。DeepSeek，可能是組織形態上最像OpenAI的一家中國AI公司了。

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人工智慧與邊緣運算的結合

在當今科技迅速發展的時代，人工智慧（AI）與邊緣運算（Edge Computing）的結合正成為一個重要的研究與應用領域。這兩者的結合不僅提升了數據處理的效率，還改善了即時反應能力，並在多個行業中創造了新的商業機會。本文將深入探討人工智慧與邊緣運算的整合，並分析其優勢、應用範疇、挑戰以及未來展望。 1. 邊緣運算的概念 1.1 邊緣運算的定義 邊緣運算是指將數據處理和分析的過程移至數據來源附近，而不是依賴於遠端的中央數據中心。這種方法可以減少數據傳輸的延遲，並提高數據處理的速度與效率。透過在物聯網（IoT）設備、傳���器和本地伺服器上進行計算，邊緣運算能夠實現即時數據分析，滿足各種即時應用的需求。 1.2…

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伺服器需要顯卡嗎？

伺服器需要顯卡嗎？ 答案可能出乎你的意料！想像一下，你的伺服器需要處理海量影像資料，例如 AI 訓練、影片編碼或遊戲伺服器。 傳統 CPU 處理速度可能捉襟見肘，此時顯卡的並行運算能力便能發揮關鍵作用，大幅提升效率。 高性能顯卡能加速資料處理，降低延遲，讓你的伺服器更有效率地運作，提升整體效能。…

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老闆看了管理雜誌後忽然起乩，大神上身開始宣講AI的大道理，彷彿要天下(公司)一切充滿AI，對外也要充滿AI，要恭請AI大神進入公司展現AI神聖的力量。 廠商:Nvidia GPU伺服器報價。 老闆:恩，沒事。

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