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养大肥鱼只是开始,DeepSeek这10组插件值得装上

养大肥鱼只是开始,DeepSeek这10组插件值得装上

养大肥鱼只是开始,DeepSeek这10组插件值得装上

文章精选10组仍有近期维护记录的DeepSeek Harness插件,涵盖短剧创作、消息编辑、dsh-pet桌宠、QQ Bot与dsh-wechat手机端任务下达、视频筛选、网页搜索、浏览器操作、办公文件、交互界面、上下文查看及DSH Market插件市场。

来自主题: AI资讯
9768 点击    2026-10-30 15:30
Personal Agent火了,Google等提出StreamVibe,让Agent在交互中读懂用户动态意图

Personal Agent火了,Google等提出StreamVibe,让Agent在交互中读懂用户动态意图

Personal Agent火了,Google等提出StreamVibe,让Agent在交互中读懂用户动态意图

近期,Meta 的 Muse、OpenAI 的 Dot 等产品相继推出,让 Personal Agent(个人智能体)再次成为大模型领域的关注焦点。相比传统的对话助手,这类 Agent 不再局限于回答问题,而是能够结合用户的个人背景、历史记忆与应用上下文,主动执行任务并持续推进长期目标。一个更具主动性、能够长期陪伴用户的 AI 助手,正在逐渐成为现实。

来自主题: AI技术研报
8530 点击    2026-10-29 10:51
Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。

Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。

Kimi K3.1 Pro来了,国产模型审美的新巅峰。

Kimi K3.1 Pro 正式发布,具备3万亿级参数和100万 token 上下文,官方评测显示其在代码、Agent及金融等任务取得多项领先,完整权重将于11月4日前开放。

来自主题: AI资讯
10119 点击    2026-10-24 13:49
Kimi K3.1 Pro:月之暗面端出第一个Pro

Kimi K3.1 Pro:月之暗面端出第一个Pro

Kimi K3.1 Pro:月之暗面端出第一个Pro

月之暗面正式推出 Kimi K3.1 Pro,认领匿名模型 Kibitz,以3万亿参数和100万token上下文强化Agent、前端与3D创作,并同步上线高速版,完整权重将于11月4日前发布。

来自主题: AI资讯
9964 点击    2026-10-24 11:55
全国产芯片训练的大模型来了!百万上下文,价格比DeepSeek V4.1 Flash更低

全国产芯片训练的大模型来了!百万上下文,价格比DeepSeek V4.1 Flash更低

全国产芯片训练的大模型来了!百万上下文,价格比DeepSeek V4.1 Flash更低

科大讯飞发布端云一体基座模型讯飞星火X2.6和语音基座模型SparkAudio 1.0,星火X2.6基于全国产算力训练,云端293-A30B支持百万token上下文,输入缓存未命中及输出价格低于DeepSeek-V4.1-Flash-1017,端侧X2.6-4B已开源。

来自主题: AI资讯
10123 点击    2026-10-23 15:46
DeepInfer 实测:如何用 4 张 B200 提供 1000 并发

DeepInfer 实测:如何用 4 张 B200 提供 1000 并发

DeepInfer 实测:如何用 4 张 B200 提供 1000 并发

DeepSeek 开源的推理框架 DeepInfer 经 PCIe 本机取数改造后,可在无 RDMA 网卡的 4 张 B200 上以 128k 上下文承载 1024 并发,总输出约 6.2 万 token/s。

来自主题: AI资讯
9302 点击    2026-10-23 10:21
NeurIPS'26 | 注意力也能弃权!改善长上下文、低比特鲁棒性

NeurIPS'26 | 注意力也能弃权!改善长上下文、低比特鲁棒性

NeurIPS'26 | 注意力也能弃权!改善长上下文、低比特鲁棒性

增强模型的表达能力,可以让Transformer更灵活地读取和整合信息。Attention Residuals(AttnResidual)沿着这个方向,将注意力从token之间的信息交互扩展到网络深度,让每个子层学习选择哪些历史层输出。

来自主题: AI技术研报
5835 点击    2026-10-23 09:51
提速不降智,小红书DoSA将首token延迟减半

提速不降智,小红书DoSA将首token延迟减半

提速不降智,小红书DoSA将首token延迟减半

稀疏注意力减少了主注意力的计算量,但负责筛选 token 的索引器仍可能成为长上下文推理的瓶颈。小红书 Dots 团队自研的 DoSA 利用分数上下界,在保持原始 Top-K 选择结果的前提下加速索引器,并在测试中提前过滤了约 97% 的候选。

来自主题: AI技术研报
8755 点击    2026-10-21 10:11