DeepSeek“逢崩必更”,Harness又发新版了
AI应用风向标(公众号:ZhidxcomAI)作者|毕伟豪 编辑|漠影每逢崩溃,必有更新。智东西11月4日报道,昨天,DeepSeek Harness悄悄更新了GitHub仓库,推出了一个v0.2.2-alpha.3预发布版本。这次更新围绕代码审查、自动化任务管理、SDK和插件生态等方面进行了扩展。有趣的是,就在昨天DeepSeek出现了网页及API服务部分中断的...
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待评分 · 分类列表推荐AI应用风向标(公众号:ZhidxcomAI)作者|毕伟豪 编辑|漠影每逢崩溃,必有更新。智东西11月4日报道,昨天,DeepSeek Harness悄悄更新了GitHub仓库,推出了一个v0.2.2-alpha.3预发布版本。这次更新围绕代码审查、自动化任务管理、SDK和插件生态等方面进行了扩展。有趣的是,就在昨天DeepSeek出现了网页及API服务部分中断的...
前两天 DeepSeek 发了篇文章,介绍了一个名为 Super-agent 的设想。 Super 不 Super 咱不晓得,但里面的干货实在太干了,工程设计讲得那叫一个细,给大伙儿整得有....
在海外高端AI芯片出口管制持续收紧背景下,国内头部大模型企业DeepSeek正在加速向国产算力底座迁移。近日,财闻从产业链知情人士处获悉,DeepSeek下一代大模型DeepSeek V5计划采用华为昇腾950芯片作为核心训练算力,项目节奏指向明年落地;现阶段DeepSeek方面与昇腾的核心研发对接团队常驻杭州,双方已在V4阶段完成大量底层...
DeepSeek提出Super-agent设想,认为理想个人Agent应连续、高效、主动、持久。但现有Agent均基于Session模式,各对话框彼此隔离,人并行跟进3到5个就到顶,再多只能当“上下文搬运工”。其解法是把Session从前台隐藏,采用Router+Worker双层架构:Router统一派活,后台多个Worker执行,前台用户只面对一个Agent。
好家伙,DeepSeek Harness 突然公开了创造模式中 7 个 Demo 的提示词。 这下可以直接抄作业,亲手复现玩起来了。 玩法非常简单,有手就行。 打开 D....
上周六的时候,DeepSeek发了他们一篇很长的技术文章,叫《Super-agent设计探索:迈向更自主的Agent系统》,细细读完了,非常棒的架构,对很多开发者来说,都非常非常值得学习。 ....
10月29日,据快科技报道,字节跳动旗下“豆包工作”面向企业客户上线全新第三方大模型服务。该服务打破企业以往分别向不同厂商单独采购的模式,用户可在同一工作台内,根据长文本处理、代码编写、逻辑推理等任务需求,灵活切换多款主流大模型。首批已接入三款行业旗舰模型。
DeepSeek Harness的官方GitHub代码仓库里出现了三个DeepSeek此前从未公开过的模型,分别为deepseek-v5、deepseek-v5-open、deepseek-v5-next。这段代码来自于DSH里账号登录通路的测试文件provider.spec.ts。用户登录账号后,客户端会向服务端的/models 接口要一份模型清单,再根据清单决定哪些模型能用,哪些要先把DSH本身更新到新版本。deepseek-v5是最基础的模型,没有声明客户端版本要求,当前版本的内置目录不认识它,所以隐藏,调用时报MODEL_UNSUPPORTED。deepseek-v5-open代表开放...
10月28日消息,网友发现DeepSeek再度更换大模型指纹,引发其即将发布重磅新模型的猜测。DeepSeek Harness官方代码库已出现DeepSeek-V5、V5-open及V5-next等代码。当前V5相关内容主要为占位符,但表明新模型发布机制已准备就绪。
arXiv:2610.31946v1 发布类型:新 摘要:三名学生亲手回答了同一道考试题目:“什么是幸福?你幸福吗?”他们在收集时的年龄分别为17岁、28岁和45岁。其中,17岁的学生的答案措辞谨慎、表达正式。在要求将每份答案匹配到特定年龄与性别标签的任务中,大多数前沿语言模型都自信地将其归为成年人。本文报告了一项针对这一失败现象的结构化案例研究,涉及六种模型:Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.6 Sol、Grok 4.5、GPT-4o(2024)以及 DeepSeek V4。我们共进行了1,081次API调用,在六个实验条件下对3,225条回复进行了评分,这些条件分别调整了表述方式、披露格式以及受众意识相关指令。在匹配任务中,六种模型中有三种的表现接近或处于随机水平(1/3),同时报告的准确率却高达73%至88%。
arXiv:2610.32057v1 发布类型:新 摘要:我们提出了 HyScale,一种用于学习型稀疏注意力的长上下文训练系统。学习型稀疏注意力是一种在百万级token上下文中颇具前景的架构,自 DeepSeek-V3.2 以来已在生产环境中得到广泛应用。然而,选择过程逐渐成为训练中的性能瓶颈。对于每个查询,它需要对每一个先前的token进行打分,而稀疏注意力仅读取$k$个;更糟糕的是,现有系统会显式构建完整的打分表,并在重计算时重复执行选择操作。我们的关键洞察在于:选择过程的输出并非激活值,而是一组索引。基于这一发现,HyScale 引入了 HyTopK 和选择重放机制。HyTopK 能够在无需打分表的情况下,实时为每个查询找到精确的前$k$个索引;而选择重放则在重计算过程中复用前向传播阶段的选择结果。
2026年10月16–19日,DeepSeek V4.1 Flash 1017、MiniMax M3.1 Flash(Space Bunny)及 Mercury 3(Inception)三款新模型密集发布;同期美国国土安全部下令禁用 DeepSeek 相关产品,中国拟出台超大模型出口管制草案,开源生态、算力基建与AI治理矛盾全面凸显。
发布:web-edit 0.1a2 web-edit(此前)是我用于浏览和编辑文件夹中文件的迷你网页应用。我主要是为了通过 Tailscale 在不同设备上编辑文件而开发的。我还为文本和图像数据添加了“复制到剪贴板”选项。之所以需要这个功能,是因为我当时正用手机在笔记本电脑上运行 pelican 提示(这里是 DeepSeek 4.1 Flash 1017),并且希望有一种简便的方法将生成的日志复制到 Gist 中。标签:项目、pelican-riding-a-bicycle、deepseek
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