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据悉，在今年完成首轮融资后，DeepSeek开始筹备下一轮融资。 据知情人士透露，新一轮融资投前估值约710亿美元，公司已开始接触新的投资机构，同时启动IPO准备工作，最快今年递交上市申请，目标2027年完成IPO。 而本次泄漏的投资人闭门会议信息，主要有这几个方面： ①梁文锋表示，最强模型未来也会开源，真正的竞争力不是模型参数，而是算力管理、数据质量、工程能力、成本控制、组织效率，即使有其他团队拿到模型，也未必能做到同样的成本完成训练、部署和持续优化。 ②DeepSeek不会什盲目追逐热门方向，而是集中资源做好基础模型，不做AI视频、不做超级App、不追求用户量第一等等。 ③Sweet Point（甜区）理论，梁文锋认为，创业公司太小，没有资源；大公司虽然资源丰富，组织效率下降，而DeepSeek当前的团队规模正处于兼顾研发能力与组织效率的最佳阶段。 ④关于盈利，他说：我们只赚六倍利润。他表示，公司目前采用约10个月回本的定价策略，对应约6倍毛利。在这一前提下，即使坚持开源，也不会影响公司的商业模式。但如果想赚取100倍利润，开源确实会有影响，因为第三方独立部署可能以20倍成本实现。 据报道，因为此次投资人会议内容外泄，DeepSeek暂停了正在推进的新融资流程，要求团队重新审查关于信息披露流程、投资人管理制度、保密机制等。 信息的泄露，首先是影响了投资人之间的信息公平。在融资过程中，所有投资机构获得的信息应该是一致的，如果，一旦出现信息不对等的情况，容易引发投资人对于信息公平性的质疑。 IPO阶段最怕的就是信息失控，如果DeepSeek切实正在准备IPO，那此后的招股说明书、监管审核等不同信息被传播，可能增加解释成本，并对融资工作带来一定影响。 而会议中也提到了公司未来战略、产品方向及商业模式等尚未正式公开的信息，让竞争对手对DeepSeek未来的战略有了更多的判断。

On July 14, the Department of the Navy released its Strategy to Weaponize Data and AI: a roadmap to an AI-first Fleet that can "out-learn and out-fight any adversary." Within a week, our team answered with working code. The Navy's new strategy frames data and AI as warfighting assets on par with weapons and munitions, and it prizes one thing above all: turning information into decisions, fast. That is exactly the problem our GURU architecture was built for. So when two Navy SBIR topics called for AI-driven maritime tracking and adaptive sensor management, we pointed at the sea what we had already proven in orbit. The video below shows both prototypes, back to back. First, GURU MarineGuard: 787 real vessels from public NOAA data, replayed through a cascade of learned models that forecast each ship's movement, flag deviations from its learned pattern of life, and hand analysts a ranked review queue instead of an unfiltered flood. The full stack runs on a laptop. Second, an adaptive sensor resource manager add-on to MarineGuard: it measures each radar's marginal contribution to each track, projects the consequence of releasing a sensor task before proposing it, and then waits for the operator. Advisory by design. Both inherit their DNA from OrbitGuard, our system watching 14,710 space objects at the SDA TAP Lab with 94 to 96 percent maneuver-detection accuracy. Same architecture, new domain, days not years. These are prototypes, and we say so on screen. The trajectories are real. The sensor numbers are deliberately notional. No score is a threat call. Showing your assumptions is a capability, not a caveat, and national-security guidance now demands exactly that: AI that is reliable, robust, steerable, and controllable under rigorous test and evaluation. Our doctrine was written for that bar. Learned models accelerate and rank. Validated references confirm and decide. Humans stay in command. One architecture. Space, maritime, autonomous engineering, regulated nuclear autonomy. This is simply the latest sign of what this team fields, fast, where mistakes are not allowed. Sailors, engineers, program folks: what mission should GURU learn next? #DefenseTech# #ArtificialIntelligence# #MaritimeDomainAwareness#

這是我近期看過最溫暖人心的畫面 人和動物之間的情感 連外星人都難以理解 海豚也在用行動感激人類的幫忙 差點看哭了 🥹🥹🥹🥹🥹🥹

博主没有学历、没有技术，来日本做技能实习生。他一个月的工资算上加班约 27 万日元，按现在的汇率大概能兑换11000多人民币。 在日本打工的大部分人都是靠省吃俭用才存下钱的。 日元近几年连续贬值，也对来当地的赚钱的务工人员很不友好。

🔴 Ein Militärhund, der außerhalb eines TSA Kontrollpunkts wartete, entdeckte seinen ehemaligen Hundeführer beim Ausziehen der Schuhe an der Sicherheitskontrolle und überquerte die Sicherheitsbarriere, bevor ihn jemand aufhalten konnte. 🐕✈️🥹