DeepSeek V4 多模态开源，我们把它的视觉链路拆了一遍
DeepSeek V4 多模态开源，我们把它的视觉链路拆了一遍图片不只被编码，还直接参与 Attention、MoE 与 Agent 推理。
来自主题: AI技术研报
9769 点击 2026-09-02 09:27
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图片不只被编码，还直接参与 Attention、MoE 与 Agent 推理。
导读：随着智能体系统（Agentic AI System）处理任务能力的持续提升，AI 正在逐渐从传统意义上的工具，演变为能够自主决策、独立执行任务，并与人类及社会群体进行持续交互的智能主体。但是一个越来越值得关注的问题是：当 AI 的认知能力不断扩展，其潜在风险不再局限于单一任务中的幻觉、偏见或决策错误，而是进一步影响人类用户的能动性、自主性，乃至人类对 AI 系统的控制权。
模型不更新，能力却持续增长。
Full Attention 层尚未开始计算，它前一层的激活值已提前「冲上峰值」—— 这就像演唱会主角尚未登台，观众席已提前沸腾。来自 StartLux、清华大学等机构的研究者以 Massive Activations 为探针，首次系统刻画了少数 Full Attention 层在混合线性注意力大模型中留下的「跨层痕迹」，并识别出「注意力前尖峰」（PAS）与「尖峰间平台」（ISP）两种核心形态。
Google DeepMind与杜克大学联合发布了AI科研系统Co-Scientist的重大升级版本，Co-Scientist是Google基于Gemini构建的多智能体科研系统。
Salesforce AI与UIUC研究人员提出Strong-to-Weak Scaffolding方法，让强模型（Builder AI）为弱模型GPT-5.4-mini自动设计外部Harness工作框架，无需修改参数即可将其在心智理论任务上的平均准确率从0.488提升至最佳0.912，揭示AI4AI的核心机制是将认知结构而非知识从强模型迁移至弱模型。
Ornith-1.5采用模型自出题、自搭脚手架、自跑轨迹的三段式强化学习闭环，在Terminal-Bench 2.1自测中以86.1分超过其自测的Claude Opus 4.8（85.0分），较两个月前的1.0版本提升约11%。
在此背景下，新加坡国立大学、普林斯顿大学与斯坦福、牛津等研究团队合作提出了 Recuris（Recursive Experiential–Working Memory Evolution），作为首个将递归自我改进应用在记忆控制层内的智能体架构，Recuris 通过三项核心技术突破，无需训练即成功实现了从 3B 小模型到 Claude Opus 5 的全面提升。
那这次发布的 Hy4 Preview 到底有什么进步，APPSO 这就给你实测看看。姚顺雨此前反复提到一个思路，比起把模型训练成更会刷榜的「做题家」，混元更关心它到了真实场景里到底好不好用。
随着开源模型能力不断提升，它们已经能够以极低的成本生成多个高质量候选方案，并进一步利用模型自身对这些结果进行验证、打分和筛选。斯坦福团队最新实验发现，使用 DeepSeek V4 Flash + LLM-as-a-Verifier 进行「自验证」，可以在 Terminal-Bench 2.1 上超越 Claude Fable 5，同时整体成本低约 11 倍。