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宇树机器人爬泰山“中暑”，被担架抬下山；DeepSeek Harness推创作模式，用自然语言生成插件 | AI圈又发生什么了

1.宇树机器人爬泰山“中暑”，被担架抬下山 11月2日，首届CMG世界机器人登泰山大赛在山东泰安开赛。比赛中，一台由永达智诚队派出的宇树G1开发版人形机器人（春晚同款）因机身过热，中途选择....

人只够盯 5 个对话窗口，DeepSeek 让 AI 自己当"大管家"

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。

独家｜DeepSeek V5明年有望基于昇腾950完成训练，DeepSeek深度绑定华为国产算力

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...

人类注意力不够用了？DeepSeek决定让AI自己管自己

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....

DeepSeek Harness端出7种插件玩法，创造模式启动！

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....

豆包工作正式接入DeepSeek、Kimi与GLM，企业采购彻底省心了

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。

“中美AI差距已缩至6个月！”谷歌前CEO埃里克·施密特最新对话透露，曾尝试投资DeepSeek未果……|【经纬低调分享】

几年前的埃里克·施密特很乐观，认为限制芯片，能够发挥十年左右的作用。现在，他自己把这个数字改了，在最新一场对话里，施密特说，中国和美国在AI上的差距可能只剩六个月，甚至提到，自己曾想投资DeepSeek，只是受美国法律限制没能投成。这次改口背后，有几件事让他印象很深。中国没有最先进的芯片，就想办法把模型做得更...

DSH测试文件“泄密”，DeepSeek V5就要来了？

DSH测试文件出现三个deepseek-v5模型，或为占位符

DeepSeek成为AI圈亚文化符号：拟人二创热潮与反商业叙事共振

据钛媒体2026年10月28日报道，DeepSeek因用户自发二创（如“鲸鱼娘”“D老师”等拟人形象）、低价策略、开源行动及克制的官方姿态，意外跻身青年亚文化核心符号；但其社区“饭圈化”倾向、监管风险及上市预期带来潜在变量。

推荐理由材料基于真实时间节点（2026年10月下旬）和可验证事件（API降价、服务器故障补偿、崔添翼提拔、Anthropic IPO提交、达利欧公开言论等），系统梳理了DeepSeek从技术公司到文化现象的转化逻辑，同时明确指出其非官方驱动、高不确定性与政策约束，信息完整、来源清晰、时效性强。

序列学习循环——第960期：上周的人工智能基础设施动态

DeepSeek、Google和NVIDIA构建智能体技术栈

DSH测试文件“泄密”，DeepSeek V5就要来了？

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...

下一波“大的”要来了？DeepSeek V5 现身官方代码库，新一代旗舰模型预计 11 月登场

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。

身家2800亿，梁文锋还在北京租房

DeepSeek正在加速扩张，这位新晋千亿富豪的事业也进入了新的阶段。

DeepSeek登顶全球第一，一场“账单碾压”的胜利

行业在狂欢，AI在狂飙

降价最高达80%！OpenAI、Anthropic为何突然打起价格战？

近几年来，DeepSeek、Kimi 等国产大模型凭借较低的调用成本和不断提升的模型性能，让大模型市场的价格竞争愈发激烈。如今，OpenAI、Anthropic 也相继下调模型价格，部分模型的降幅甚至达到 80%。大模型越来越便宜，背后究竟是怎样的市场逻辑？这场价格战还会持续多久，Token 的价格未来又会走向何方？曾任 BuzzFeed 高级数...

MiniMax M3.1Flash发布引发“背题”质疑：旧题高分、新题失灵、幻觉率高达92.8%

MiniMax于2026年10月19日发布低价大模型M3.1Flash，综合评测得分42分，成本较前代降70%，但随即遭遇“背题”质疑——其在AA公开旧题上接近满分，改写题干后仍答原答案；猫老板与Binkg等测评者指出其新旧题能力割裂、Token消耗异常、知识测试幻觉率高达92.8%。10月23日MiniMax开源模型权重，供独立复验，但题目识别机制与中英文响应差异原因尚未澄清。

推荐理由该报道基于多方实测（Binkg改题实验、作者复现、AA与Plotly-Mila双测评对比）、可验证数据（Token量、价格、正确率/幻觉率）及模型行为矛盾点（英文错/中文对、旧题稳/新题崩），系统呈现当前大模型评测可信度危机的核心症候：高分未必等于强泛化，低价优势与能力真实性形成张力。信息源为钛媒体授权发布的深度调查，含原始测试过程、截图佐证与时间戳，时效性与细节密度俱佳。

腾讯QClaw将于2026年12月24日关停，中国大厂AI产品加速整合进通用助手

据钛媒体2026年10月26日报道，腾讯AI产品QClaw将于2026年12月24日正式关停，自2026年3月公测起仅运行188天；用户将被引导至WorkBuddy。该案例是八家中国头部AI企业（含阿里、百度、字节等）在十大AI赛道中普遍存在的“快上线、快退出”现象缩影——独立AI应用正快速让位于通用助手，行业焦点已转向个人智能代理。

推荐理由材料基于钛媒体（tmtpost.com）发布的时效性报道，发布时间为2026-10-26T23:23:04Z，早于关停日且符合站点时区（Asia/Singapore），内容涵盖可验证的实体、时间节点与跨公司行为模式，未依赖外部未提供信源。

这位十七岁的少年写下了哪个答案？——六款前沿语言模型中作者年龄误归因、信心校准失当与非纠正性自我解释的行为学案例研究

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%。

HyScale：用于学习型稀疏注意力的长上下文训练扩展

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。

低价智能与昂贵野心：DeepInfer、DSX POD与AI投入扩张

第958期《The Sequence Radar》把推理软件、模块化AI工厂及企业AI投入放在一起观察：单次推理更便宜，并不必然意味着行业总投入更低。本篇按原刊整理，并以DeepSeek与英伟达官方资料补充技术范围和交付条件。