标签：deepseek

本文探讨了通过验证层提升浏览器Agent可靠性的方法。在亚马逊购物案例中，系统采用DeepSeek-R1作为规划器，结合小模型执行器和Sentience验证层，成功实现了端到端的自主操作。相比纯视觉方案，结构化快照与显式断言不仅将Token...

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DeepSeekAI官方FlashMLA代码库出现异常动态。虽然“MODEL1”相关字段最早在1月16日就已存在，但昨天的更新中，开发者专门提交了一次修改，将这些字段彻底删除。这种“出现又删除”的操作引发了社区极大好奇，外界猜测这可能是De...

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本文通过实战测试验证了“重复提示词”对提升大模型准确性的效果。测试对象涵盖DeepSeek、Qwen Plus和Doubao 1.8。结果显示，仅输入一遍时DeepSeek错误率较高，但重复输入两遍后，所有模型准确率均大幅提升。此外，测试还...

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DeepSeek FlashMLA源码库近日大幅更新，新增对MODEL1新架构及英伟达SM100芯片的支持。代码显示，MODEL1并非对V3的修补，而是通过回归512标准维度、首创“值向量位置感知”及疑似引入Engram和DSA机制，实现了...

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监测数据显示，GitHub上正频繁发生API凭证泄露事件，每小时都有包括OpenAI、DeepSeek、Anthropic及Google AI在内的平台密钥被公开。这些泄露多因开发者误将包含敏感信息的.env文件上传至公共仓库所致。由于发现...

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研究员利用8张H100 GPU成功复现DeepSeek提出的mHC架构。实验表明，传统超连接（HC）在1.7B规模下会出现信号激增超万倍的严重不稳定性。而DeepSeek的mHC通过数学约束将信号完美锁定，不仅彻底消除了训练崩溃的风险，且未...

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SWE-rebench公布了基于2025年12月GitHub真实任务的最新评测榜单。Anthropic的Claude Opus 4.5以63.3%的解决率位居榜首，OpenAI GPT-5.2与谷歌Gemini 3 Flash Previe...

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DeepSeek近日更新了R1论文，披露其训练成本不到30万美元。这一数字远低于行业巨头动辄上亿美元的投入，展示了其在算法与工程优化上的惊人实力。这一突破不仅打破了算力垄断的神话，更给OpenAI等竞争对手带来了巨大压力，标志着AI大模型研...

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这是一款基于 AI 的 Git 命令行工具，旨在解决开发者编写 Commit Message 和整理周报的痛点。它能读取 Diff 自动生成符合规范的提交信息，并一键归类生成周报。技术层面，该工具除兼容 OpenAI 外，重点优化了高性价比...

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vLLM团队宣布完成向V1引擎的全面迁移，通过集成Wide-EP、双批次重叠（DBO）及专家并行负载均衡（EPLB）等优化，在H200集群上实现每GPU 2.2k tokens/s的吞吐量。这一显著性能提升解决了DeepSeek等稀疏MoE...

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据社区用户观察，DeepSeek网页版界面近日进行了静默更新。新UI在设计语言上转向了更圆润的风格，整体操作手感也更加丝滑流畅。此次改版显示DeepSeek在专注大模型核心能力突破的同时，日益重视产品侧的用户体验打磨，旨在通过更友好的交互设...

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DeepSeek发布最新研究成果“Engram”，提出通过可扩展查找实现条件记忆。该论文探索了大语言模型稀疏性的新维度，旨在优化模型的记忆机制与检索效率，为解决长上下文处理和计算资源消耗问题提供了新的技术路径，代码已在GitHub开源。 原...

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近日，科技社区发现一个免费且无限制的AI模型聚合站点，引发广泛关注。该网站无需注册登录，亦无付费接口，用户可直接使用对话及生图功能。平台不仅集成了OpenAI和Gemini等国际主流模型，还特别支持DeepSeek 3.2、Qwen3、Ki...

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DeepSeek近日推出的Engram内存查找模块正成为技术圈热议焦点。该技术旨在解决大模型在特定场景下的逻辑与记忆痛点，其设计思路直观且顺畅。尽管目前尚缺乏详尽的成品效果评估，但相关讨论已在Reddit及InfoQ等平台发酵。业界普遍认为...

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DeepSeek今日宣布开源新论文与模块“Engram”，提出大模型“查算分离”新机制。该方法通过引入可扩展的查找记忆结构，在保持同等参数与算力条件下，显著提升了模型在知识检索、逻辑推理及代码数学任务上的表现。此举为大模型架构优化提供了新思...

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DeepSeek在GitHub发布了名为Engram的新项目，提出了一种“通过可扩展查找的条件记忆”技术方案。该项目通过引入“稀疏性的新轴”，旨在解决大语言模型在处理长上下文时的记忆瓶颈。Engram利用条件记忆机制，在不显著增加推理成本的...

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自2016年以来，无论是GPT-5、Claude还是Gemini，所有主流Transformer模型均沿用单一残差连接设计 $x + F(x)$。本文深入探讨了DeepSeek提出的mHC架构，该设计大胆挑战了这一传统范式，通过拓宽残差连接...

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