AI现在迭代的速度非常快，作为一个不知名的AI自媒体博主，每天不是在学东西就是在学东西的路上。
为此我还搓了一堆提示词来帮我快速学习，论文大师帮我详细拆解论文、灵知工坊让我快速了解每一个专业词汇。但毕竟术业有专攻，有些能直接用的工具就不必再劳神去从0开始搓了。
比如我平时会搜集整理很多资料，然后基于这些资料做进一步的学习。搜集这一步就会直接交给秘塔AI搜索，后续的学习再自由发挥。
最近找资料的时候，发现秘塔更新了一个token提速的模型。
秘塔说是变得很快，token的吞吐速度提升到400token/s，我去试了一下，确实快了不止一点，这个我是能很直观感觉出来的。
我跑了几个问题，在检索完的输出环节，DeepSeek R1模型需要半分钟以上才能跑完内容，而秘塔的极速模型差不多几秒钟就搞定了。
对于本次更新，秘塔官方是这么说明的：
但它中间那段技术术语我就完全看不懂了，反正看起来很专业的样子；至于具体是干了点啥，我是看不懂。
然后我写了一段提示词，让秘塔自己来回答一下这个问题：
我看到秘塔AI搜索推出了“极速”模型，其中提到了“在GPU上进行kernel fusion”、“在CPU上进行动态编译优化”以及“单张H800 GPU上实现了最高400 tokens/秒的响应速度”。 我是一个对AI技术细节不太了解的普通用户，希望您能用简单易懂的比喻，帮我解释一下： 这些技术进步（GPU kernel fusion, CPU动态编译优化, 以及高达400 tokens/秒的响应速度）的核心价值是什么？它们能给用户带来哪些实际的好处？ 实现这些技术（特别是GPU上的kernel fusion和CPU上的动态编译优化）通常会遇到哪些主要的技术难点？为什么说这些是技术上的进步？ 请尽量用通俗的语言和生动的例子来解释，帮助我理解这项技术的重要性。
然后秘塔很快给了我答案：
为了更好的阅读体验，来飞书看吧：
https://t16jzwqrzjx.feishu.cn/docx/AHa7d3cPaoFiwtxCms5cdcbsn4g
Comments on "我把这套秘塔学习方法用熟后，学习速度直接起飞了" :