快科技3月6日消息，2025年伊始，来自中国的AI大模型DeepSeek凭借其突破性进展迅速走红，各行各业都在积极拥抱DeepSeek。
据媒体报道，日前，广州市老年干部大学（广州老年大学）精选优秀教师，创新设计《DeepSeek AI作图》课程，开设全国老年大学首个DeepSeek班。
目前，DeepSeek班已招满60名学员，且应要求增开了1个班，报名人数也是爆满。
相关工作人员表示：太火爆了！我们开启报名仅仅1分钟，60个学位就满员了。”
据中国广州发布”公众号，课程将带学员了解DeepSeek的基本功能和使用场景：
学会使用DeepSeek进行信息搜索、问答和翻译，了解DeepSeek的语音输入和语音播报；
用DeepSeek进行学习和娱乐，提升使用效率，将DeepSeek应用到日常生活中，解决实际问题；
学习使用DeepSeek生成创意提示词，并能够独立完成简单的AI绘画和视频作品。
据悉，该DeepSeek班上课形式为网课，学费为350元/人/期（不含教材费）。
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截至2025年11月3日，大量用户在微博话题#DeepSeek崩了#下集中反馈，DeepSeek平台出现服务异常状况，引发广泛关注。综合各方信息，此次故障呈现多方面表现，对用户使用造成显著影响。 众多用户表示遭遇服务全面中断问题，在尝试使用平台
AI圈虽然天天卷，但是很多的模型，真的越来越无聊了。 每天就是跑分又多了几个点。 直到昨天，DeepSeek久违的发了一个新模型。 DeepSeek-OCR。 这玩意，是真的有点酷。
随着AI搜索普及，传统SEO正被GEO（生成式引擎优化）取代。GEO核心是提升品牌在AI生成答案中的可见度，而非获取点击流量。数据显示超60%用户已使用AI搜索，若品牌未被AI提及将失去流量入口。文章推荐免费工具AIBase，支持多平台一键检测品牌在主流AI助手的曝光排名、竞品对比及可视化报告，并提供内容权威性、语义化表达等GEO优化策略，帮助品牌在AI时代建立竞争优势。
10月28日，百度智能云联合SGLang社区开源针对DeepSeek-V3.2优化的多token预测（MTP）技术代码。该技术通过批量生成和集中验证机制，使模型解码吞吐量提升超2倍，突破传统自回归解码的序列化瓶颈。此次开源的MTP方案已完成与DeepSeek-V3.2稀疏注意力架构的深度适配，并经过百度内部业务验证，开发者可"开箱即用"获得稳定可靠的推理加速能力。
DeepSeek在GitHub开源新一代OCR模型，采用创新光学二维映射压缩技术，在长文本识别场景实现97%准确率。模型通过动态压缩生成最优视觉特征令牌，较传统方法减少60%计算冗余。实验显示在1:20压缩率下仍保持60%以上准确率，显著优于同类模型。该技术路径为OCR系统小型化提供解决方案，其动态压缩策略对大型语言模型的记忆管理机制具有重要启示。
中国公司东方超算发布Deep X G20系列AI工作站，在MLPerf测试中性能超越NVIDIA DGX Spark达82%，价格持平，实现性能与性价比"双超越"。产品搭载Intel Ultra 9285处理器和NVIDIA RTX PRO 5000显卡，AI算力达1824 TOPS，体积仅2.7L。通过三大技术创新实现突破：智能异构计算引擎提升资源利用率40%；统一推理运行时支持多框架；深度硬件优化提升关键算子性能50-200%。该产品打破国际巨头垄断，已在量化金融、医疗影像等领域实现显著投资回报，标志着中国AI硬件实现重要突破。
10月31日，Yoosee以“AI新生，领航出海”为主题发布AI2.0全球生态战略。面对智能安防全球化竞争从硬件转向平台生态、数据主权与品牌信任的综合较量，Yoosee通过三大升级破局：云边协同AI架构攻克全球连接难题，自研AI灵眸芯片实现毫秒级精准识别；星瀚AI云平台5.0部署多模态大模型，赋能消费级摄像头获得云脑算力；构建去中心化出海模式，联合全球伙伴通过硬件定制、4G流量套餐等五大维度实现持续增长，让中小型企业以“零库存、高分成”轻量化撬动全球市场。
本期AI日报聚焦多项技术突破：MiniMax发布低延迟语音合成系统Speech 2.6，实现实时交互；蚂蚁数科与宁波银行打造的金融AI方案入选国际标准；智源推出具身操作能力的Emu3.5多模态模型；Cursor 2.0通过自研模型实现多智能体协同编程；xAI升级Grok新增视频生成功能；OpenAI推出可定制安全模型；TikTok推出AI剪辑工具Smart Split；微软发布强化学习框架Agent Lightning提升大模型训练效率。
知名文化学者于丹教授将出席2025年11月22-25日在厦门举办的全球创始人IP+AI万人高峰论坛。作为国学传播者，她以通俗解读经典著作推动传统文化普及，作品销量超千万册。本次论坛以"IP+AI"为主题，于丹将分享传统智慧与现代科技融合的见解，为创业者、企业家提供人文视角的思考启发，促进科技与人文的深度对话。
微算法科技（NASDAQ MLGO）推出基于AI的动态权重学习模型，解决区块链账户关联分析中传统静态模型难以适应业务快速变化的问题。该模型采用分层架构，结合注意力机制LSTM、联邦学习等技术，实时捕捉交易模式演变，动态调整账户关联权重。在分片效率、风险控制、资源分配等领域应用效果显著，提升交易处理速度与欺诈识别率。未来计划融合多模态数据，探索量子机器�
