另外，DeepSeek V4还引入了新的Engram条件存储系统，实现近乎无限的上下文检索，使其能够处理极长的编码提示，并在大型代码库中保持上下文。但只要通过简单的测试就会发现，这个新版本有一个大突破——超长的上下文窗口，包含100万个token，可以一次性处理《三体》三部曲体量的长文本。知情人士透露，DeepSeek内部的初步基准测试显示，V4在编程任务上的表现已经超越了目前的主流模型，包括Cl

研究团队用GPT-4o对900多种职业的19000多项具体任务逐一评估，按照AI能否将任务完成时间缩短一半以上，划分为「无暴露」「直接暴露」「应用暴露」「图像暴露」四个等级，再结合每项任务在岗位中的重要性权重，分别算出每个职业的「自动化得分」和「增强得分」。此外，还有律师（8/10）、数据科学家（9/10）、平面设计师（9/10）、收银员（7/10）等岗位均面临被AI替代的高风险。这类岗位的核心职

这是一个里程碑式的更新——V3.1首次将V3和R1的能力融合到一个模型中，支持「思考模式」和「非思考模式」的自由切换，在SWE-bench等基准上比前代提升超40%。目前已经在外网疯传的一张对比图显示，DeepSeek V4 Lite（代号「Sealion-lite」）在不开启思考模式的情况下，生成的SVG图像质量已经明显超越了当前的DeepSeek V3.2思考模型。目的很明确——在V4发布前抢

还有我们更熟悉的V2、V3和R1，在这个研发过程中，DeepSeek证明了不依赖人工标注的推理轨迹，仅通过纯强化学习，也能把大模型的推理能力激发出来，并自然涌现出自反思、验证、动态策略调整等行为模式。这篇论文主要以程序理解与生成为研究课题，并针对该领域现有研究工作在数据与模型方面存在的问题，提出了基于代码预训练的方法和模型，目的是利用人工智能技术提高软件开发的效率。当时，我的一位师姐在 DeepS

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与对嵌入进行高斯扩散的替代半自回归方法相比，本文离散方法实现了易于处理的似然估计，并在少一个数量级生成步骤的情况下，生成的样本在困惑度方面得到了改进。研究者表示，开发有效的 BD3-LM 面临以下两个挑战：一是使用神经网络的一次标准前向传递无法有效地计算块扩散模型的训练目标，需要开发专门的算法。结果表明，与之前所有的扩散方法相比，BD3-LMs 实现了最佳的生成困惑度。具体来讲，块扩散模型（也是半