开源动态8
DeepSeek：从 V3 到 V3.2 的技术飞跃
深度学习自然语言处理
AI 摘要
作者详细拆解 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 技术升级。V3.2 结合 MLA 与 DSA 提升效率，奖励机制更新，GRPO 算法有调整。还采用 DeepSeekMath V2 自验证法，其 Speciale 变体扩展推理。
阅读原文 · 深度学习自然语言处理
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
关注公众号
扫码关注
第一时间收到每日精选
相关文章
开源动态8
REA三天12万星 闭源神话动摇
GitHub开源项目REA上线三天狂揽12万星，它让AI Agent串联传统逆向工具，可无需源码分析各类软件并生成相似功能代码，动摇了闭源软件“源码不公开”的价值基础，引发行业对软件商业模式的广泛讨论。
InfoQ
新闻资讯8
字节发现DeepSeek弱点 实测V4.1结果不同
本文报道字节Seed团队发现DeepSeek V4基础模型因分块KV压缩存在周期性相位敏感性弱点，作者复刻实验实测现役DeepSeek V4.1-Flash，讨论了长上下文评测的盲区，新版本弱点已明显减轻。
AI科技评论
新闻资讯9
GPT-6 Astra证明57年摆圆难题
本文报道了数学爱好者nor借助GPT-6 Astra，完成了搁置57年的“圆内摆圆”问题中N≤20剩余5种情况的严格最优性证明，展现了AI在数学研究领域的新应用。
量子位
新闻资讯9
字节Seed实习生曝DeepSeek-V4技术缺陷
本文报道字节跳动Seed团队联合多校研究者，发现DeepSeek-V4因分块KV缓存压缩设计存在长文本检索周期性盲区，深入拆解缺陷根源，曝光传统大模型长文本评测的盲区。
InfoQ