MEF

[拾叁藝 @Edward913413]

不要招惹中国网友。土耳其网友用一场史诗级破防，验证了这句话。

第一回合：中国网友维恩堡用土耳其地图形状写了个梗，还贴心地标注了哪个部位对应哪个省，这条直接 6.7 万赞。土耳其网友破防，先盗改梗图，又憋出一句「我要向中国共产党举报你」。维恩堡只回了一句：你要告我家长？

第二回合：土耳其网友换打法，玩起本土的「老友开坦克来了」梗，结果发现中国网友连他们自己的梗都接得住，当场懵了——「这帮崽子怎么知道这么多事？」

第三回合：有土耳其网友开始拉关系洗地：「骂你们的都是伪装成土耳其人的日本人，土中是兄弟」。中国网友神来一句：「我们对土耳其人和羊交配也表示理解」。对方彻底破防。

高曝光回复摘录：

维恩堡：「我直接写在这里了」—— 89K 查看

shadow123light：「跟骂小孩一样，没有高质量反馈，还盗改别人的梗图」—— 7.9K 查看

tt67wqwyj：「这都是在百度贴吧里面练过的」

土耳其网友：「这帮混蛋太聪明了」「这些东西他们是怎么想出来的，开始喜欢中国人了」

连骂街都要抄，抄完还告家长，玩梗玩不过就认亲戚。五千年文明随手一翻就是弹药库，你以为在吵架，其实在补历史课。

[Damon Chen @damonchen]

running a US company
being a US permanent resident
using claude only for personal + business work
temporarily staying in China
took my annual renewal for the team plan

2 days later: account is banned

@claudeai, can you at least explain what happened?

and if being physically in China is a hard restriction, then just refund the unused subscription and maybe don’t ban accounts right after taking their annual renewal

[MEF @MEF5thb]

@TayoiAyane @_ninetyhe 用QQ试试

[MEF @MEF5thb]

@yangfan39831908 最该无视的就是台湾人，一般无聊透顶的人。

[MEF @MEF5thb]

@youjuyouju @Inariokami__ 把事实贴出来

[磊哥聊政经 @leige88888]

不要招惹中国网友，作为一个来自上古的文明，可以信手拈来在你们任何国家的历史上玩低俗梗，保证让对方自尊心崩塌，切记切记，土耳其网友已经感受到了

[mingcheng @mingcheng520]

@DesmondLst04 期待把你们从地图上抹掉

[MEF @MEF5thb]

@yngyng66574042 @DesmondLst04 hahaha，土耳其人除了强奸女性和到处认爹外，简直一无是处😀😀😀😀😀😀😀

[兴雨 @YxzRainy]

没有 DeepSeek 和中国大模型，
你信不信现在大部分人根本用不起 AI？

看看 OpenAI 当年 o1-Pro 的价格，
输出 100 万 Token 敢卖 600 美元！😱

这他🐎的 Token 是黄金做的？🤣

[MEF @MEF5thb]

@BlackMelooo @absinthe_96 虽然我估计那么多，但是实际只会更少，而且几千万实在是过于夸张，也许只有几百万人

[MEF @MEF5thb]

@ai_fengshou 用qq邮箱

[MEF @MEF5thb]

@fin93501 @CitizenOfPRC 除了草女人，就不会干点别的吗，做做ai做做芯片

[MEF @MEF5thb]

@BlackMelooo @absinthe_96 在14亿人的体量里，常驻美区不过几千万人

[寒涟漪 @HANLIANYI331]

这个案件之所以被大规模曝光，根本原因是它已经人员规模巨大，且成规模，成体系的组织诱导了

但是很多个体的“职业诬告敲诈勒索者”，早已经作案很多年了，我甚至知道某些靠这个方法“实现财务自由”的

她们自己在“仙人跳”的同时会去教导更多“晚辈”如何进行“仙人跳”

她们长期以来没有付出任何代价

[MEF @MEF5thb]

@Steppeman1465 @Dahongqi @ksapowery

[SuSu_酥酥👅 @NFT_Chen]

💥梁圣恩情还不完！把DeepSeek推理成本压到极致！AI中转站单卡每小时近40美元的空间直接打开了，复现配方已公开！

vLLM用Wide-EP + EPLB几乎1:1复现DeepSeek官方decode性能（差距约6%），按闲时价折算，GB300上约200 TPS时单卡收入近39美元，开源已能落地，差价就摆在眼前。

中转站操作步骤：
1️⃣准备硬件：优先GB200/GB300（或等效高性能卡），支持Wide-EP规模。

2️⃣部署引擎：用vLLM部署DeepSeek-V4.1-Flash，开启Wide-EP、EPLB、DSpark与相关内核优化。

3️⃣跟复现配方：直接参考官方详细配置与数字。
🔹vLLM Recipes：https://t.co/gliY3KDyEo
🔹性能与复现数据：https://t.co/bHlEdrssYC

4️⃣对外售卖：通过API网关做中转，按DeepSeek闲时价或略低定价，控制自己的机器+电费+运维成本。

5️⃣监控优化：盯住P90 TPS（目标~200）和吞吐，确保利用率拉满。

模型与引擎参考：
• 模型：https://t.co/TO3cHAznic
• DeepInfer：https://t.co/xxsmgPrMhY
• vLLM优化过程：https://t.co/r0fmtQV9M0

梁文峰把模型和推理系统都做到了这个程度，现在开源社区基本跟上了。

谁把硬件和运维做好，谁就有机会在中转环节吃到这份利润。

#DeepSeek #梁文峰 #中转站 #API生意 #vLLM #V41Flash #推理优化 #AI创业 #生意经 #赚钱

[雷电芽衣 @ZacharyZhang]

？？？？一天不到，下载量翻倍了？？？？好tm家伙。。。
https://t.co/resocP8Yk0

[lifcc @mylifcc]

家人们，生化环材的科研范式真的要彻底变天了。
刚刷完 Anthropic 发布的最新硬核报告，手都在抖。以前我们觉得 AI 只是个帮写代码的工具人，结果现在 Claude 已经进化成全自动干活的“超级博后”了！
拎几个报告里最炸裂的细节，做生信、药化和结构生物学的朋友一定懂这有多夸张👇
🧬 细节一：人类只给了一段 Prompt，剩下的它全包了
做 de novo（从头）蛋白质设计有多难？选靶点表位、跑生成模型、序列优化、折叠验证……一个熟练的计算生物学博士也得折腾好几周。
这次研究人员直接给 Claude（Mythos Preview 和 Opus 4.8）开了网络权限和 H100 显卡，丢了一个初始 Prompt 就去睡觉了。
全程 0 人工干预！ Claude 自己读文献找结合位点，自己把市面上复杂的开源蛋白质模型串成工作流，24-48 小时跑完上万次计算，最后交出 30 个候选分子名单。
🧫 细节二：不是纸上谈兵！真实实验室测出来直接封神
最狠的是，Anthropic 把 Claude 设计的分子直接发给 Adaptyv Bio 和 Twist 做真实湿实验（Wet Lab）验证：
• 15 个靶点成功了 14 个！ 一共造出 354 个有效结合蛋白。
• 行业平时做这种设计，成功率（Hit rate）只有 10%~15%；Claude 单靶点模式直接干到了 35.1%！
• 在 RBX1 靶点上，人类比赛选手的平均成功率只有 3.7%，Claude 直接打出 40% 命中率，而且结合最紧的那个分子直接破了人类冠军纪录！
🐒 细节三：攻克地狱级靶点 TNFα，还自带“跨物种兼容”
懂药研发的都知道 TNFα（药王修美乐的靶点）有多难啃，很多大佬团队都翻车过。
结果 Opus 4.8 不仅设计出了全新的结合蛋白，还顺手做到了同时结合人类、食蟹猴和小鼠的 TNFα！这意味着什么？意味着这分子连动物实验的桥接难题都帮你提前解决了！
📊 细节四：19 分钟逆向破解核磁（NMR）与质谱原始文件
做合成的朋友看到这段估计要哭出来。
测试人员把外包实验室发来的 NMR 和 LC-MS 原始机器文件（注意：不是处理好的图，是连格式都没告诉它的底层原始文件），配了两句话丢给已经开放的 Claude Opus 5。
Claude 自己写代码逆向解析了仪器的数据格式，自己做傅里叶变换、调相位、修基线、算积分……
只用了 19 分钟！ 算出来的化合物纯度是 96.4%，而人类专业实验室折腾出来的结果是 96.33%——几乎分毫不差！它甚至像个老法师一样，主动提醒：“建议加做重水（$D_2O$）交换实验确认那几个活泼氢。”
💡 这意味着什么？
以前是“人操作软件”，现在是“AI 替你操作所有软件并做决策”。
当计算设计和枯燥的谱图解析被压缩到几十分钟，未来的科研拼的真的不再是谁肝得久、谁更会调包，而是谁能提出真正有价值的科学问题。
#AI科研 #生物信息学 #蛋白质设计 #Claude #新药研发 #生化环材 #研究生日常 #人工智能

[なおNaO @TomoriNao2022]

全世界都已经爆发或者将要爆发的代际矛盾。

没有人可以避免。

[Alexey Fateev @superalesha]

People keep calling DeepSeek a model company. Look at what they actually opened.

The weights, under MIT.
FlashMLA, attention kernels at 580 TFLOPS on H800.
DeepEP, the communication library for MoE.
DeepGEMM, FP8 matrix multiply at 1,350+ TFLOPS.
3FS, an entire distributed file system they built for themselves.
And today DeepInfer, the engine behind V4.1 Flash, plus deepseek-recipe so your deployment behaves like their API.

Thats every layer of an AI lab. Model, kernels, communication, storage, serving. Thomas called the streak absurd, and he is right.

Most labs open source a small model when the big one is safe behind an API. DeepSeek opens the parts that make their own business work. Then they ship the next model anyway.

I learn more from their repos than from most papers. Anyone can. For me thats a bigger gift than the cheap tokens.