摘要：论文揭示了硬件与模型架构的深度耦合：采用FP8混合精度训练降低60%显存占用，结合多平面Fat-Tree网络拓扑将集群通信成本压缩至传统架构的40%，而专家并行（EP）与节点限制路由策略更让大规模MoE模型在2048块H800 GPU上实现高效训练。

近日，DeepSeek最新论文《Insights into DeepSeek-V3》引发行业热议，其通过软硬协同设计突破AI算力瓶颈的实践堪称行业里程碑。

论文揭示了硬件与模型架构的深度耦合：采用FP8混合精度训练降低60%显存占用，结合多平面Fat-Tree网络拓扑将集群通信成本压缩至传统架构的40%，而专家并行（EP）与节点限制路由策略更让大规模MoE模型在2048块H800 GPU上实现高效训练。

这种从晶体管到算法层的全局优化，不仅验证了"硬件即算法"的前沿理念，更昭示着AI竞赛正从单纯的参数比拼转向系统工程能力的较量——当算力密度提升遭遇物理极限，唯有软硬件的深度融合才能打开价值创造的增量空间。这标志着AI产业正从单一算法创新转向系统性工程优化，也为企业级应用提供了降本增效的新范式。

在这场重构AI基础设施的技术革命中，实在智能推出的实在Agent展现出与产业趋势深度契合的创新哲学。正如DeepSeek通过架构革新突破硬件桎梏，实在Agent的智能屏幕语义理解技术（ISSUT）正重新定义企业自动化的边界：基于自研多模态大模型TARS-VL的像素级界面解析能力，无需侵入式API对接，即可精准识别ERP、SAP等复杂系统中的按钮、表格、弹窗等300余种交互元素，实现跨平台、跨版本业务流程的"零改造"自动化。

从自动生成抖音投流话术、同步计算2000家门店的坪效数据，到预警“新疆棉舆情对供应链的冲击”，甚至帮县城超市用监控摄像头识别货架空缺，“一句话完成工作”——这是实在智能创始人始终坚持的质朴愿望。

实在Agent既是个人用户的AI助理，也是政企员工的办公助手，不仅可调用RPA、IDP等工具，还可调用1000种常见软件，包括IM、office等办公软件，电商、旅游购票等公共平台，财务、销售等业务软件。从而实现对PC端、手机端各类应用软件的“你说PC做”，全面开启人机协同新时代。

以下是使用实在Agent进行新闻数据采集的具体步骤：

步骤一：输入需要实在Agent完成的任务

步骤二：点击enter，等待执行

随后，实在Agent自动生成了执行计划的步骤，并且运行了流程。等待流程执行完成后，如下图，Agent已将需要的新闻标题与链接收集完毕，并且保存在了本地excel文件中，全程仅需两步。

实在Agent具备的核心功能为“问、生、数、办”，以大模型为核心，构建政企内部协同新范式。截至2025年，实在智能已累计服务超4000家企业，涵盖金融、制造、电商、能源等20余个领域，为众多一线投资者所青睐。

如果你还在为使用实在Agent发怵，那就来实在智能官网的实在学院进行学习吧！实在学院专注于AI+RPA技术学习的一站式平台，提供免费的丰富课程，分为初级、中级、高级课程，覆盖技术全阶段，师资力量雄厚。在学习完课程后，还可以参与实在智能的认证考试获取证书，作为能力掌握的证明。

此外，实在智能官网还有开放的交流社区，在学习与使用产品中产生的任何问题，都可以在社区内自由交流。实在社区是开发者与企业用户的共创平台，提供技术交流、资源共享和案例学习，氛围开放活跃，用户通过互助问答、经验分享及产品反馈，共同推动智能自动化技术的高效落地与创新应用。

来源：老孙的科学大讲堂