DeepSeek 正式发布了两款具有里程碑意义的大语言模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。DeepSeek-V3.2 旨在平衡卓越推理能力与高效输出长度，特别适用于日常问答和通用 Agent 任务，在公开推理 Benchmark 中已达到 GPT-5 水平，且相比同类模型显著降低了计算开销和用户等待时间。DeepSeek-V3.2-Speciale 则将开源模型的推理能力推向极致，通过结合 DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力，在数学、代码与通用领域评测集上表现媲美 Gemini-3.0-Pro，并成功斩获多项国际奥赛金牌。文章重点强调了 DeepSeek-V3.2 的一项创新：首次将思考模式与工具调用深度融合，通过大规模 Agent 训练数据合成方法，大幅提升了模型在复杂任务上的泛化能力，使其在智能体评测中达到开源模型的最高水平。两款模型均已开源，并通过官方网页端、App 和 API 提供服务，V3.2-Speciale 还提供了临时 API 服务供社区评测与研究。
文章整理了阿里巴巴集团联合创始人兼董事长蔡崇信在香港大学的深度访谈内容。他首先回顾了阿里巴巴从 B2B 到云计算巨头的有机发展历程，强调技术自立和顺应客户需求是成功秘诀。接着，蔡崇信深入探讨了未来十年中国经济增长的核心动力将是高科技制造业和技术自立，并对西方“产能过剩”论进行了有力反驳，指出其本质是出口能力的体现。他系统性地拆解了中国在人工智能竞赛中的四大结构性优势：高效低廉的能源、更低的数据中心建设成本、庞大且擅长系统优化的工程师人才红利，以及以普及应用为导向的开源策略。蔡崇信认为，AI 竞赛的胜负手在于采用率而非模型参数，开源模式在成本效益和数据隐私方面具备显著优势。最后，他为青年学子提供了职业规划建议，强调数据科学、心理学/生物学和材料科学的重要性，并指出 AI 最终将从工具演变为“伙伴”。
文章详细探讨了大型语言模型（LLM）“深度思考”能力的起源与发展，从机器思考的本质、Transformer 架构的微观结构与参数规模的重要性入手。接着，阐述了深度思考减少幻觉的必要性，并详细介绍了 CoT 及其变体等外部引导方法。核心篇幅深入分析了基于人类反馈的强化学习（RLHF），对比了 PPO、DPO 和 GRPO 等主流算法的优劣，并对 RLHF 的局限性进行了批判性反思。最后，展望了原子性思考、分层/递归推理模型（HRM/TRM）以及外挂推理知识库（Training-Free GRPO）等前沿方向，为 LLM 的未来发展提供了深刻见解和多种可能性。
本文解决了在扩展用于长周期任务的复杂 AI 智能体时，上下文管理的关键瓶颈，反对仅仅增加上下文窗口大小。文章提出了“上下文工程”作为一个新的学科，将上下文视为具有自身架构和生命周期的一等公民系统。Google 的智能体开发工具包 (ADK) 是一个开源、多智能体原生框架，它基于上下文是“编译视图”且构建于更丰富的有状态系统之上的理念。ADK 的架构遵循三个核心原则：将存储与表示分离，通过命名的处理器进行显式转换，以及默认的上下文作用域限定。该框架详细描述了一个分层上下文模型，包括工作上下文、会话（结构化事件的持久日志）、记忆（长期存在的、可搜索的知识）和工件（大型外部数据）。它强调基于管道的上下文处理、压缩、缓存以及智能体导向的工件和记忆相关性管理。对于多智能体系统，ADK 提供了显式的范围界定机制和会话翻译，以防止上下文爆炸并在切换期间保持智能体的一致性，从而超越了随意的字符串操作，转向了为生产 AI 智能体提供的严谨的系统工程方法。
本文深入探讨了在政企私有化部署场景下，传统文件上传方式面临的挑战，如大文件、内网环境、安全审计及与 AI 大模型业务的结合需求。作者提出了一套全面的大文件上传解决方案，包括七个核心后端 API（秒传检查、初始化任务、上传分片、合并文件、暂停、取消、任务列表），以及支撑这些功能的数据库三张核心表（upload_task、upload_chunk、file_info）。文章详细阐述了任务状态流转、断点续传机制、集群部署下的文件合并策略（共享存储、云存储中转、统一调度节点）及文件完整性校验，并强调了异步处理在性能优化中的重要性，旨在提供一套稳定、可控且可追溯的企业级文件上传系统。
深度求索最新发布了两个正式版模型：DeepSeek-V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。DeepSeek-V3.2 旨在平衡推理能力与输出长度，适用于日常问答和通用 Agent 任务，在公开推理基准测试中表现出色，接近 GPT-5 水平。DeepSeek-V3.2-Speciale 则将开源模型的推理能力推向极致，融合 DeepSeek-Math-V2 的定理证明能力，在数学、代码等复杂任务上媲美 Gemini-3.0-Pro，并成功斩获多项国际竞赛金牌。文章重点介绍了新模型的一大创新：DeepSeek-V3.2 是首个将思考融入工具使用的模型，通过大规模 Agent 训练数据合成，显著提升了模型在智能体评测中的泛化能力，缩小了开源与闭源模型的差距。文章还提供了两个模型的开源链接、官方网页端、App 及 API 的更新信息，以及思考模式下工具调用的 API 使用指南。
本文深度剖析了 RAG（检索增强生成）系统的工作原理，通过生动的比喻解释了从文档切分、向量化到语义检索和答案生成的全过程。接着，文章以《长安的荔枝》为例，详细演示了如何使用 LlamaIndex 这一数据框架，通过简洁的 Python 代码快速构建一个智能问答系统，并对核心 API 进行了详尽解读。更具价值的是，文章通过一系列严谨的实验，深入探讨了 chunk_size、top_k 和 chunk_overlap 等关键参数对问答质量的影响，提供了不同应用场景下的参数调优建议。最后，文章还对 LlamaIndex 的内部架构进行了组件级拆解，帮助读者全面理解其运行机制，为二次开发打下基础。整体内容理论与实践并重，极具指导意义。
文章深度剖析了大语言模型“思考”能力的四代演进：从最初的“无思考”到“思考”、再到“工具调用 Agent”，最终发展为“交错思维链 Agent”。文章详细解释了“交错思维链”的本质是模型在思考与行动间建立动态实时反馈循环，实现“边想边做边修正”，使其具备真正“像人一样做事”的能力。同时，文章也强调了 DeepSeek-V3.2 和 MiniMax M2 等模型在推动这一前沿技术发展和生态落地（包括开源框架和工具链适配）中的关键作用，通过具体案例和数据展示了其显著的性能提升。
本文对《DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models》技术报告进行了详尽解读。文章指出，DeepSeek-V3.2 在推理能力上已追平 GPT-5-High，其高算力版本 Speciale 在数学和编程领域接近 Gemini-3.0-Pro。实现这些突破的关键在于三项核心技术：首先，**DeepSeek 稀疏注意力（DSA）**将长上下文计算复杂度从 O(L²)降至 O(Lk)，显著提升了**长上下文处理能力和**效率而不牺牲性能；其次，**大规模后训练加码**，其计算预算超过预训练的 10%，通过专家蒸馏和 GRPO 混合 RL 训练，有效避免了多阶段训练的灾难性遗忘，并**大幅提升了模型在难任务上的表现**；最后，**大规模智能体数据合成**，通过生成 1，800 个环境和 85，000 个“难解易验”任务，极大地提升了模型在智能体场景下的泛化能力。文章还详细阐述了 V3.2 在**Thinking in Tool-Use**方面的优化，即在工具返回结果时不丢弃推理内容，提高了工具调用效率。最后，报告坦诚地指出了 DeepSeek-V3.2 在世界知识、Token 效率和最难任务上的局限性。
在 AI 大模型技术日益普及的背景下，企业在落地 AI 应用时面临私有数据缺失和模型缺乏记忆两大挑战。为应对这些挑战，文章指出数据库需要进化，以实时存储企业私有数据和用户行为，并支持高效的上下文工程。作者提出了一种新的数据库工作负载——“面向 Agent 的多模混合搜索”，要求数据库能处理结构化、半结构化及无结构化数据，并支持关系、全文、向量、图等多种索引。文章详细阐述了 AI 数据库的“变与不变”，强调在保留传统 HTAP 能力的同时，融合多模混合搜索。实现路径上，作者倾向于在成熟关系数据库基础上扩展 AI 能力。文章深入探讨了 AI 原生混合搜索的必要性，指出单一向量搜索不足以满足复杂 AI 应用需求，需结合多种搜索方式并进行重排序。同时，现代数据架构应具备易用、灵活（Serverless、分布式）、面向未来（原生支持 AI 工作负载、海量多租户）的特点。最终，文章展望了数据与模型深度融合的“AI Native”数据库形态，通过 AI Function 等技术实现数据库内核直接处理非结构化数据和模型调用。OceanBase 基于这些思考，开源了面向开发者的 AI 原生数据库 seekdb，旨在提供轻量级、多合一的 AI 数据库解决方案，简化 AI 应用开发。
