本文经过认真思考，有任何不同意见都可在评论区留言，我都会回复的。 看待一个东西的角度有非常多种，当一个人说XX可以和XX类比时，一般是某一个角度有相似之处， 任意两个事物不太可能所有细节都可以类比。 理想VLA和DeepSeek MoE( 混合专家 )类比点: VLA和MoE本身的想法都有其他人先提过了，都是首次完整落地到另一个大领域，在其中有大量创 新，并取得良好结果。 理想暂时还没有自己的MLA( 多头潜在注意力机制 )，之后会有的。DeepSeek的MLA创新尺度是这 个方法的理念之前没人提过。 DeepSeek之前的MoE，专家数量一般只有8-16个，单个专家需处理多种类型知识，专业化程度低，不 同专家重复学习相同公共知识，参数利用率低。 DeepSeek的MoE核心通过 Fine-Grained Expert Segmentation( 细粒度专家划分)和 Shared Expert Isolation( 共享专家隔离)，处理方式和原来的MoE已经非常不同了。 前者将单个专家拆分为更小的子专家（原专家隐藏层维度缩小至 1/4，数量增至4倍），让激活专家 组合灵活性显著提升（从120种组合的数量级增至 ...

编者按 AI原生组织的崛起是一场技术与组织的双重革命。对于传统互联网大厂而言，这场竞速不仅是技术能力的较 量，更是组织形态、文化基因与人才战略的全面对决。 在AI浪潮的冲击下，传统科技互联网巨头和新兴的AI原生组织（AI Native）正展开一场前所未有的竞速。 与此同时，Midjourney凭借数百万量级的日生成能力，在数字艺术领域构建起"提示词即生产力"的新范式。"一项技术最 大的限制不是规模、成本或运行速度，而是我们如何与它互动。"Midjourney创始人大卫·霍尔茨（David Holz）在接受采 访时，多次提到在社区产品中构建Midjourney是其成功的关键之一。 DeepSeek现象正引发传统科技互联网巨头的集体焦虑，这场由AI Native组织发起的降维打击，暴露出大厂在决策机制、 资源调配与注意力管理上的深层困境。与2023年OpenAI带来的冲击不同，此次挑战更具本土化特征——即便坐拥百倍 于DeepSeek的研发资源，大厂仍难复现其"用算法榨干最后一滴算力"的技术锐度。 由此可见，这场竞速不仅是技术与应用的较量，更是组织形态、文化基因与人才战略的全面对决。摆在传统互联网科技 巨头面前的 ...

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