【菜科解读】

(1)怎样训练狗狗接飞盘

训练狗狗接飞盘的方法是：1、狗狗不可能一开始就会玩飞盘，我们可以选择比较空旷的地方，先带狗狗做个热身，然后在飞盘上抹上它们喜欢的味道，从近到远地抛出飞盘，如果接到了就有奖励，这样很快就学会了；

2、想要狗狗学会玩飞盘，第一就是反复训练，命令要短且是同样的句子，之后一定要夸奖，并且给予奖励，多次后狗狗的积极性就调动起来了；

3、狗主人要注意爱宠的体能状况，建议每隔一段时间就休息下，给狗狗喝点水，飞盘游戏不宜进行太长时间，最好不要超过一个小时，以免狗狗注意力下降。

(2)怎样训练狗狗不咬手

1、我们应该让狗狗从小就多与人或者其他狗狗接触，这样它们不至于在一接触到陌生人的时候就过度紧张，然后稍稍一有什么风吹草动张嘴就咬。

在小狗狗时期就多多建立狗狗与外界的联系有助于狗狗拥有更好的认知，不会那么容易误判危险情况。

2、要在狗狗面前具有一定的地位。

有些时候我们没有办法在发出指令的情况下让狗狗停下攻击行为，所以基于这一点，我们平常就应该注意威信的树立，在训练狗狗的时候该严肃就要严肃，不要给狗狗一种在和它玩的错觉。

比如给狗狗一些特定的任务或者制定一些规矩，比如不让它进卧室，如果它违反了就要对它采取一定的惩罚措施，只有在狗狗那里有一定的“权威”这样在突发情况下我们才能更好地制止。

3、一旦狗狗有咬人的行为一定要态度明确地制止。

如果狗狗在我们没注意的情况下还是犯了这个大错的话，我们应该斥责它，狗狗是能够感知到我们的情绪的，对狗狗呵斥之后，要给它一段冷静的时间，不要理会它，让它明白主人是会因为它的这个行为生气的。

在狗狗有要咬人的倾向的时候，就应该摆出平常训练时的禁止手势并且大声地告诉狗狗不可以，反复强调，让狗狗认识到这件事情会受到惩罚（比如来自主人的呵斥）慢慢的狗狗就会有一定的潜意识存在了。

4、给狗狗一些实质性的行为上的惩罚。

为了不让狗狗养成瞎咬的习惯，在狗狗喜欢缠在我们身边偶尔会动嘴的情况下，比如它会咬我们的手，我们可以准备一双厚的橡胶或者其他带有难闻气味的手套，让狗狗明白，如果它咬的话就会有这样难闻的气味，又或者是准备一个小喷瓶，狗狗一想咬东西就喷它一下，只要它明白了如果咬人它自己也会处在一个不痛快的情境里它就不会那么不管不顾张嘴就咬了。

(3)怎样训练狗狗跟着牵引绳走

对一只刚开始接受训练的狗，行为规范是极其重要的，左手牵犬，当狗站立不动并且注意力集中时，轻抖牵引绳，同时温柔叫狗走，先带着犬慢慢走，如果犬东张西望、东闻西闻、左右乱窜或拼命奔跑，这时要轻抖绳子，语气坚定，然后停下来，当狗停止一起行为，并把注意力转移过来时，马上鼓励，或给点食物，然后继续行走，如果犬跟随的很好，一定要及时鼓励，比如，在行走中停下来，拍拍胸脯，发出内心的赞许，或给点零食。

DeepSeek-V4上线：使用华为芯片训练，性能比Gemini差3-6个月，价格优势明显

出品｜搜狐科技 作者｜郑松毅、常博硕 编辑｜杨锦 DeepSeek V4，来了！ OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布，DeepSeek就亮出了“真家伙”。

就在刚刚，DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。

据官方介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

模型按大小分为两个版本： 更具产业里程碑意义的是，DeepSeek-V4 从模型设计之初就深度适配国产算力，在华为昇腾芯片生态实测跑通，成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型，打破对海外芯片与框架的长期依赖。

性能比肩顶级闭源模型，价格比Claude便宜21倍 官方实测数据显示，DeepSeek-V4-Pro性能比肩顶级闭源模型。

Agent（智能体）能力方面，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的能力显著增强。

在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。

DeepSeek介绍，目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

DeepSeek给出的结论相对克制。

在知识与推理任务上，其性能已经超过主流开源模型，并接近Gemini等闭源系统，但仍存在约3到6个月差距。

在 agent和代码任务上，其表现接近甚至部分超过Claude Sonnet。

此外，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型（包括月之暗面的K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等），取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

相较之下，DeepSeek-V4-Flash主打性价比，能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

据悉，V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。

对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。

使用价格如下： DeepSeek表示，“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。

” 再看看国际友商价格对比，可见DeepSeek的实惠： 混合架构解决工程落地痛点，全面适配国产算力 大模型处理超长文本的最大痛点，从来不是 “能不能装下”，而是跑不动、记不住、算不起。

随着传统注意力机制呈平方级复杂度攀升，百万Token场景下显存与算力直接 “爆炸”，几乎无法工程落地。

DeepSeek-V4 的发布，标志着大模型正式走出 “参数竞赛”，进入效率优先下一代赛道。

从一口气审计全量代码库、一次性解析千页合同，到全程记住长时间会议、串联多轮复杂智能体任务，V4让AI 真正具备“完整理解、长期记忆、深度推理”的能力，同时把使用成本大幅下拉。

这一切得益于DeepSeek业内首创“CSA （压缩稀疏注意力） + HCA （重度压缩注意力）”的混合架构。

用一套“分级压缩 + 分级检索”思路，把效率拉到极致。

这一新方法显著减少了计算复杂度，提升了长上下文处理的效率。

具体来看，CSA像给长文本做重点精读。

先把每 4 个Token压缩成一个信息块，再用稀疏检索只挑最相关的内容，既保留中段细节，又大幅削减计算量，兼顾精准与效率。

HCA像给长文本做大纲速读，把海量信息浓缩成框架级块，专门负责全局逻辑。

官方数据显示：1M Token场景下，V4-Pro 仅需 V3.2 的 27% 推理算力、10% KV 缓存；

Flash 版更是低至 10% 算力、7% 缓存。

除了混合注意力，V4 还带来三项关键技术革新，构成完整效率革命： mHC 流形约束超连接：升级传统残差连接，把信号传播约束在稳定流形上，深层不衰减、训练不炸数值。

Muon 优化器：替代传统 AdamW，收敛更快、训练更稳，完美适配 MoE 大模型与低精度训练，解决大批次长上下文训练的抖动难题。

全链路工程优化：专家并行细粒度通信重叠、TileLang 内核开发、FP4 量化感知训练、异构 KV 缓存管理，从计算、通信、存储全方位降本提速，推理加速最高近2倍。

最受大家关心的，是V4这次是否成功全面适配国产算力？ 报告指出，DeepSeek-V4在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两大硬件平台上，对细粒度 EP 优化方案完成了全面验证。

相较于性能优异的非融合基线方案，该方案在通用推理负载场景下可实现1.50~1.73 倍的加速比。

有业内观点指出，这代表已经完成华为昇腾平台的适配和实测落地。

但目前对外开源的只有英伟达GPU版本，昇腾适配代码未开源，属于闭源适配优化。

值得一提的是，寒武纪在软硬一体生态中，已经完成基于 vLLM 推理框架完成对 285B DeepSeek-V4-flash 和 1.6T DeepSeek-V4-pro 的适配，适配代码已开源到 GitHub 社区。

剩下的，就等DeepSeek-V4的实用表现了。

还有DeepSeek的首轮融资最终花落谁家，也还是个谜题。

“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。

” DeepSeek官方在文章最后表示，他们将始终秉持长期主义的原则理念，在尝试与思考中踏实前行，努力向实现 AGI 的目标不断靠近。

”

快评丨网暴全红婵，组织者、引导者、参与者一个都别放过

把那个天真快乐、满脸朝气的“婵宝”还回来 4月8日，针对跳水运动员全红婵涉嫌遭受网暴一事，全红婵所在的广东省体育局二沙体育训练中心发文表示，已向公安机关报警，“我中心将联合相关部门，通过法律途径坚决追究网暴者责任”。

与此同时，国家体育总局游泳运动管理中心也发布声明：我们坚决支持通过法律手段维护运动员合法权益，坚决抵制畸形“饭圈”文化侵蚀。

这一声明中，“不管涉及任何人，一经查实都将严肃处理，绝不姑息”的措辞，让人们看到了主管部门为运动员撑起“保护伞”的坚定决心。

近日，全红婵涉嫌被网暴事件不断发酵，引发公众关切。

全红婵在接受采访时表示，她因为在发育期长胖压力很大，“接受不了这么胖的自己，不敢上秤，也害怕面对镜头”。

她还谈到，“希望那些攻击我的人，不要再骂我了，不要骂我家里人，也不要骂我朋友，要不然他们都远离我了”。

截自《人物》视频 实际上，不止全红婵，一些优秀的运动员因形象或成绩变化被骂，已成为畸形“饭圈”文化的表征之一。

最近更有网传消息称，某微信群长期对全红婵等运动员进行人身攻击，默许群成员使用大量侮辱性外号。

相信在有关部门介入之后，相关网传信息是否属实，很快会有结论。

若对全红婵的网暴属实，这起事件或会成为整治体育“饭圈”乱象的典型案例，向那些躲在屏幕后肆意妄为的网暴者敲响严厉警钟。

19岁的全红婵对着镜头哽咽落泪，透露自己曾想退役的念头，“很想很想，但后面我还是想坚持去跳一跳”。

这话让人心疼，也引人追问：针对全红婵的网暴，到底谁在组织、谁在引导、谁在参与？他们到底意欲何为？ 全红婵以天才之姿进入公众视野，14岁的她横空出世，17岁的她超越伏明霞，成为中国奥运历史上最年轻的“三金王”。

这份成绩背后，是一个心怀梦想的运动员，直面挑战和挫折努力向上攀升的励志故事。

这样的“婵宝”理应获得公众的赞许和支持，而不是在背后恶意中伤、谩骂。

经过近年来的高压式治理，体育“饭圈”乱象得到了大力整治，但全红婵被网暴事件说明，体育“饭圈化”的土壤尚未被彻底铲除。

面对畸形“饭圈”文化侵蚀体育界的极端情形，必须施以重击——揪出网暴全红婵的组织者、引导者、参与者，用法律武器一一严惩，一个都不放过。

既要让每一起网暴事件的违法犯罪者受到严厉惩治，也要以此为契机，进一步强化体育生态问题治理与运动员权益保障。

希望不要再出现下一个哭泣的“全红婵”，把那个天真快乐、满脸朝气的“婵宝”还回来。

红星新闻特约评论员 宁琉