今天受邀，参加了一个非常有趣的活动，现场人真的爆满了，很多人都是从外地特意赶过来的。 这个活动，叫AGI-NEXT。 主要是几个演讲的嘉宾，过于重磅了。 开源四巨头除了DeepSeek没来，智谱的唐杰老师、Kimi的杨植麟、Qwen的林俊旸，齐聚一堂。
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
Information爆料称，DeepSeek将计划在2月中旬，也正是春节前后，正式发布下一代V4模型。据称，DeepSeek V4编程实力可以赶超Claude、GPT系列等顶尖闭源模型。
两天前，DeepSeek悄无声息地把R1的论文更新了，从原来22页「膨胀」到86页。DeepSeek向世界证明：开源不仅能追平闭源，还能教闭源做事！
CES巨幕上，老黄的PPT已成中国AI的「封神榜」。DeepSeek与Kimi位列C位之时，算力新时代已至。
DeepSeek-OCR的视觉文本压缩（VTC）技术通过将文本编码为视觉Token，实现高达10倍的压缩率，大幅降低大模型处理长文本的成本。但是，视觉语言模型能否理解压缩后的高密度信息？中科院自动化所等推出VTCBench基准测试，评估模型在视觉空间中的认知极限，包括信息检索、关联推理和长期记忆三大任务。
零成本降低大模型幻觉新方法，让DeepSeek准确率提升51%！
2026年新年第一天，DeepSeek又开卷了。
2026年新年第一天，DeepSeek上传新论文。给何恺明2016成名作ResNet中提出的深度学习基础组件“残差连接”来了一场新时代的升级。残差连接自2016年ResNet问世以来，一直是深度学习架构的基石。
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构（Mixture-of-Experts, MoE）及专家并行策略（Expert
