2026年初的AI界再次被一则重磅消息点燃——据多方信源证实，国产AI大模型领军者深度求索公司（DeepSeek）即将在春节前后正式发布其第四代大模型DeepSeek V4。这一备受期待的新版本被曝将具备 前所未有的编程能力 ...

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2026年刚开年，中国AI圈就迎来一枚重磅炸弹。1月12日晚，DeepSeek联合北京大学发布了一篇由创始人梁文锋署名的新论文，题为《基于可扩展查找的条件记忆：大语言模型稀疏性的新维度》。与此同时，团队还开源了配套的记忆模块 Engram。

今天凌晨，喜欢闷声做大事的 DeepSeek 再次发布重大技术成果，在其 GitHub 官方仓库开源了新论文与模块 Engram，论文题为 “Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of ...

DeepSeek-V4的技术亮点体现在对数据模式的理解能力上。以“数草莓中字母r的数量”这一经典问题为例，上一代模型因无法理解“计数”概念，只能依赖训练数据中的错误答案，导致频繁出错。而新模型通过改进训练机制，能够真正理解任务本质，避免此类低级错误。团队还攻克了“灾难性遗忘”问题——在模型复杂度提升的过程中，V4保持了性能稳定性，未出现能力退化现象，这为构建编程Agent奠定了基础。

数据公开后，以及《Nature》为此专门撰写的社论，标志着DeepSeek在学术严谨性和技术原创性上获得了国际最高认可，彻底洗刷了外界对于中国大模型“套壳”或“跟随”的刻板印象。

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这是沁言学术在2025年最受好评的功能。针对Turnitin和知网日益严格的AIGC检测，沁言学术研发了“语言熵增算法”。它通过增加句式的复杂度和词汇的丰富度，模拟人类学者的思考停顿与表达习惯。

近日，人工智能领域迎来一项重要研究成果——DeepSeek联合北京大学发布新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language ...

这项由DeepSeek-AI团队发表于2025年12月的重要研究，向我们展示了开源人工智能模型的一个重大突破。有兴趣深入了解的读者可以通过arXiv:2512.02556v1查询完整论文。这个名为DeepSeek-V3.2的新模型不仅在性能上与GPT ...

去年7月，由于DeepSeek下载量从高峰期的8000多万暴跌至2000多万，下滑72.2%，“DeepSeek跌落神坛”就成为了当时互联网最热门的话题。 根据DeepSeek内部的基准测试，V4在编程任务上的表现超过了目前市场上的主流竞品，包括Anthropic的Claude和OpenAI的GPT系列。