DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细ChatGPT三岁生日这一天，硅谷热议的新模型来自DeepSeek。
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ChatGPT三岁生日这一天，硅谷热议的新模型来自DeepSeek。
大模型最广泛的应用如 ChatGPT、Deepseek、千问、豆包、Gemini 等通常会连接互联网进行检索增强生成（RAG）来产生用户问题的答案。随着多模态大模型（MLLMs）的崛起，大模型的主流技术之一 RAG 迅速向多模态发展，形成多模态检索增强生成（MM-RAG）这个新兴领域。ChatGPT、千问、豆包、Gemini 都开始允许用户提供文字、图片等多种模态的输入。
刚刚，「欧洲的 DeepSeek」Mistral AI 刚刚发布了新一代的开放模型 Mistral 3 系列模型。该系列有多个模型，具体包括：「世界上最好的小型模型」：Ministral 3（14B、8B、3B），每个模型都发布了基础版、指令微调版和推理版。
这是一篇报告解读，原文是《DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models》
最近看到一篇关于Claude Skills的质量非常高的文章， 标题：Claude Agent Skills: A First Principles Deep Dive 链接：https://leehanchung.github.io/blogs/2025/10/26/claude-skills-deep-dive/
突袭！ChatGPT发布三周年，DeepSeek嚯一下发出两个模型：DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale。前者聚焦平衡实用，适用于日常问答、通用Agent任务、真实应用场景下的工具调用。
如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么“研究”——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research（深度研究） 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动“AI应用元年”的真正引擎。
a16z 指出：“模型开发的进展正在简化整个基础设施栈，使得语音智能体具备更低延迟和更高性能。这一提升主要出现在过去六个月内，得益于新一代对话模型的出现。”基于这些趋势，Deepgram 与 Opus Research 合作开展的《2025 语音 AI 状况调查报告》，基于 400 位商业领袖的洞察，涵盖十多个行业，分析了语音 AI 的应用现状与关键特性。
在本次 Z Potential 独家专访中，我们邀请到了 Striker Venture Partners 合伙人、Skild AI 与 Reflection AI 的早期投资人 Brian Zhan，深度解析他在 AI 时代如何快速投出明星级别的独角兽公司。
大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？