「Deepseek V3.1」共找到 3859 篇相关文章
DeepSeek被「猫咪睡觉」给干崩了……
研究员发现，在数学题后加「有趣的事实：猫咪一生大部分时间都在睡觉」，能让DeepSeek数学能力崩塌。研究开发CatAttack方法找「触发词」，无关触发词使模型错误率飙升，还会让回答变长。
我用DeepSeek治好了20年老鼻炎
作者患20年鼻炎，此前治疗效果不佳，用DeepSeek获推荐喷剂，使用后症状改善。还提及AI造影辅助医疗、国外巨头推AI医生等，显示AI医疗兴起，解决了过去落地和商业化难题。
OpenAI推出GPT-5.1小小小小更新！！！
OpenAI推出GPT-5.1，本周向用户陆续推送，付费用户先行。它有两大核心模型，在遵循指令、推理回复及聊天体验上更佳。还有AMA问答活动披露更多细节，此外官方让自定义ChatGPT风格更易。
CAI+DeepSeek渗透测试情况及扩展分析
文章对CAI+DeepSeek进行渗透测试。介绍CAI安装，在kali按Ubuntu指令装，使用界面友好。测试中CAI执行指令彻底灵活，扫描分析到位。还提及CAI多种能力，称其作为开源框架全面细致，值得研究。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展，以Deepseek为例；介绍百川在医疗推理实践，模型达三甲主治水平；还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
传言：华为版 DeepSeek R2 本月发布
据 Huawei Central 报道，DeepSeek R2 可能本月 15 至 30 日发布，运行在华为 Ascend 910B 集群，硬件利用率 82%，算力 512 PetaFLOPS FP16，效率达 A100 的 91%，将与 ChatGPT 5 竞争，但消息未证实。
阿里Qwen3技术报告核心要点解读！
阿里Qwen3技术报告发布，披露模型架构、预训练及后训练等技术细节。其有密集与混合专家两种模型架构，预训练数据量和语种增多，后训练采用强到弱蒸馏提升性能，各模型表现优异。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
来了，DeepSeek又悄悄开源LPLB项目
DeepSeek 悄悄开源 LPLB 项目，该项目解决 MoE 小批量训练专家每批 token 数抖动问题。LPLB 在 EPLB 基础上，将‘冗余专家’看成带容量边的图，每批解一次线性规划，实现 token 重新路由，单节点 100µs 级求解。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。