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#DeepSeek

今日 4 条
9月30日周三
  1. Transluce(网页)75

    Transluce 发布迄今最大规模 AI 模型心理健康危机响应独立评测

    Transluce 发布针对主流 AI 模型心理健康危机响应的独立评测,模拟超过 50000 场对话、逾 100 万条消息,覆盖 77 个模型变体,并与 OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 合作获取脱敏真实使用数据。

    推荐理由:原文给出了模拟规模、模型代际对比结果和开放数据集,读者可以据此了解 AI 心理健康安全评测的现状与方法。

  2. LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)75

    SGLang SSD Expert Pack 让 DeepSeek-V4-Flash 和 Kimi-K3 跑在消费级硬件上

    LMSYS 的 SGLang 团队发布 SSD Expert Pack 路径,把装不进 VRAM 和内存的 MoE 路由专家放在 NVMe SSD 上,只加载 router 选中的专家,用 Expert Pack 布局、direct I/O、pinned 缓冲和 GPU 缓存把 SSD 容量变成可用的存储层。

    推荐理由:原文给出在单张消费级 GPU 上运行超大 MoE 模型的完整方案和实测数据,读者可以评估这条 SSD 专家卸载路径是否适合自己的本地部署。

  3. LMSYS:Blog(Chatbot Arena 团队)64

    SGLang 与 Miles 发布 DeepSeek-V4.1 的 Day-0 支持

    SGLang 和 Miles 团队发布对 DeepSeek-V4.1 的 Day-0 支持,解析其低比率压缩、滑动窗口注意力(SWA)、流形超连接(mHC)和 Engram 记忆等架构对推理栈的影响。

    推荐理由:原文拆解了 DeepSeek-V4.1 新架构对推理栈的影响,并给出 SGLang 与 Miles 的 Day-0 支持方案和实测数字。

  4. Dario Amodei:Blog(网页)68

    Dario Amodei 撰文回应 DeepSeek 并为芯片出口管制辩护

    Anthropic CEO Dario Amodei 发文认为 DeepSeek 的发布不削弱美国对华芯片出口管制的理由,反而使其更重要。他提出缩放定律、移动曲线、转移范式三个动态,称 DeepSeek-V3 是沿预期成本下降曲线的合理结果而非独特突破,R1 则复现了 OpenAI o1 的思路。

    推荐理由:作者以成本曲线分析逐条回应 DeepSeek 低成本冲击的说法,读者可借此检验出口管制论点的实际依据。

  5. Tianyi Cui30

    今天推荐一个功能很丰富的 DSH 上下文管理插件 dsh-context: https://github.com/bowenliang123/dsh-context

    引用Tianyi Cui@tianyi

    从 DeepSeek 官方 API 处统计的数据来看,约有 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。第三方插件是 DeepSeek Harness 用户体验中最具特色且不可缺少的一部分。DeepSeek Harness 团队将持续支持第三方插件生态的繁荣发展,并推动插件 API 趋于稳定,在将来减少和尽量避免破坏性更新。 接下来的几天我个人将每天推荐一个优质的 DSH 第三方插件,欢迎 DSH 插件作者在本 thread 下自荐。我会结合插件质量及后台实际统计到的插件使用量择优推荐。 DeepSeek Harness 团队祝大家中秋快乐阖家幸福! (注:在用户使用官方 API 及模型时,DSH 会向官方 API 上报实际使用的插件包名和版本。此类上报不额外消耗 tokens。)

9月29日周二
  1. The Verge:AI(RSS)38

    美国众议员 Ro Khanna 致信 DeepSeek、阿里、Moonshot AI,追问 AI 失控风险与中美条约

    美国众议院中国问题特别委员会首席民主党议员 Ro Khanna 致信 DeepSeek、阿里巴巴和 Moonshot AI,要求其提供追求"超级智能"与递归自我改进(RSI)的相关文件,并说明是否设有保障措施和"终止开关"。他同时致信美国国家情报总监办公室,要求评估美国应对 AI 实验室失控的能力及中国政府的灾难性 AI 风险评估方式,目标是推动中美达成禁止 RSI 的条约。

9月28日周一
  1. Tianyi Cui48

    DeepSeek Harness 团队成员提名了三个第三方插件导航站:dshfind.com、dshmarket.com 和 awesome-dsh-plugin.com,其中 dshmarket 可直接作为 DSH 插件安装到设置页。官方 API 统计显示约 60% 的 DSH 用户使用了至少一个第三方插件,团队表示将持续支持插件生态并推动插件 API 趋于稳定。

    引用Tianyi Cui@tianyi

    从 DeepSeek 官方 API 处统计的数据来看,约有 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。第三方插件是 DeepSeek Harness 用户体验中最具特色且不可缺少的一部分。DeepSeek Harness 团队将持续支持第三方插件生态的繁荣发展,并推动插件 API 趋于稳定,在将来减少和尽量避免破坏性更新。 接下来的几天我个人将每天推荐一个优质的 DSH 第三方插件,欢迎 DSH 插件作者在本 thread 下自荐。我会结合插件质量及后台实际统计到的插件使用量择优推荐。 DeepSeek Harness 团队祝大家中秋快乐阖家幸福! (注:在用户使用官方 API 及模型时,DSH 会向官方 API 上报实际使用的插件包名和版本。此类上报不额外消耗 tokens。)

9月27日周日
  1. Tianyi Cui32

    dsh-better-sidebar 插件为 DeepSeek Harness 添加侧边栏、底边栏、分栏和可浮动栏等 UI 定制能力,并复用官方组件接口拓展官方未覆盖的定制功能。该插件定位为给其他插件提供基础能力的底座类插件,体现 Cordis 插件系统的可组合性。据 DeepSeek 官方 API 统计,约 60% 的 DSH 用户使用了至少一个第三方插件。

    引用Tianyi Cui@tianyi

    从 DeepSeek 官方 API 处统计的数据来看,约有 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。第三方插件是 DeepSeek Harness 用户体验中最具特色且不可缺少的一部分。DeepSeek Harness 团队将持续支持第三方插件生态的繁荣发展,并推动插件 API 趋于稳定,在将来减少和尽量避免破坏性更新。 接下来的几天我个人将每天推荐一个优质的 DSH 第三方插件,欢迎 DSH 插件作者在本 thread 下自荐。我会结合插件质量及后台实际统计到的插件使用量择优推荐。 DeepSeek Harness 团队祝大家中秋快乐阖家幸福! (注:在用户使用官方 API 及模型时,DSH 会向官方 API 上报实际使用的插件包名和版本。此类上报不额外消耗 tokens。)

9月26日周六
  1. Tianyi Cui32

    DeepSeek Harness 团队推荐社区插件 dsh-TUI,该插件从 DSH 内测期间持续开发,补齐了 DSH 缺失的 TUI 界面,并随 DSH 版本更新持续打磨功能。官方 API 统计显示约 60% 的 DSH 用户使用了至少一个第三方插件,团队将持续支持插件生态并推动插件 API 趋于稳定。

    引用Tianyi Cui@tianyi

    从 DeepSeek 官方 API 处统计的数据来看,约有 60% 的 DeepSeek Harness 用户使用了至少一个第三方插件。第三方插件是 DeepSeek Harness 用户体验中最具特色且不可缺少的一部分。DeepSeek Harness 团队将持续支持第三方插件生态的繁荣发展,并推动插件 API 趋于稳定,在将来减少和尽量避免破坏性更新。 接下来的几天我个人将每天推荐一个优质的 DSH 第三方插件,欢迎 DSH 插件作者在本 thread 下自荐。我会结合插件质量及后台实际统计到的插件使用量择优推荐。 DeepSeek Harness 团队祝大家中秋快乐阖家幸福! (注:在用户使用官方 API 及模型时,DSH 会向官方 API 上报实际使用的插件包名和版本。此类上报不额外消耗 tokens。)

9月23日周三
9月19日周六
9月18日周五
9月17日周四
  1. elsewhere:文章(RSS)44

    对话王家伟:24 岁深朴智能首席科学家为何转身走向具身智能

    24 岁的深朴智能(Simple AI)首席科学家王家伟在播客中讲述自己从中科大少年班、MSRA、DeepSeek、字节 Seed 转向具身智能的选择。深朴智能已开源 2,000 小时 HiFi-UMI 数据、内部积累数万小时,模型观察到一定 Zero-shot 泛化,并从数据、具身基础模型、Agentic OS 做到本体。他认为通用大模型会承担更多理解与规划,但机器人快速反应仍需动作模型。

9月12日周六
9月10日周四
  1. SiliconFlow70

    DeepSeek-V4.1-Flash 在 SiliconFlow 上线,提供 Day 0 支持。模型为 552B MoE,prefill 阶段约激活 8B、decode 阶段约激活 16B,支持原生视觉与 1M 上下文窗口,KV cache 占用相比 V4 Flash 约缩小 4 倍,采用 MIT 许可证,主打高吞吐生产级推理。

    推荐理由:上线方直接给出参数结构、上下文窗口、KV cache 对比和许可证信息,读者可据此评估实际部署选型。

9月9日周三
9月8日周二
  1. vLLM 官方博客(RSS)65

    vLLM 联合 AgentX 优化真实智能体推理服务,成本较 Opus 5 API 最多低 106×

    vLLM 团队发布针对智能体负载的全栈优化方案,覆盖 KV 缓存管理、并行策略与 P/D 分离配比,并在 SemiAnalysis AgentX 公开基准上验证。

    推荐理由:原文给出 vLLM 针对 AgentX 基准的全栈优化路径与可复现结果,读者可以借此理解智能体负载的服务优化思路。

9月4日周五
8月21日周五
8月19日周三