现在打开手机，“接没接DeepSeek”几乎成了国内互联网产品的投名状，就连拉面店都把“大众点评高分推荐”换成了DeepSeek认证。从搜索到内容创作，从大厂到独立开发者，有着不同应用场景、出自不同开发背景的AI产品正批量接入DeepSeek。这之中，既有像腾讯这样的互联网大厂的核心主
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近日，不少网友在社交平台上发帖称，DeepSeek能查聊天记录了。 今日实测发现，DeepSeek网页版和APP页面均可通过关键词搜索，查询用户和DeepSeek之间的历史聊天内容。 将DeepSeek APP检查更新至2.1.0(213)版本后，其侧边栏顶部会新出现搜索聊天内容”搜索框。 框内输入关键词后页面会显示多条包含这个词的历史聊天记录，点击某条聊天记录即可定位至具体聊天位置。
多位网友今日反馈，DeepSeek的专家模式”已无法上传文件，官方提示资源紧张，不支持文件上传”。 经测试，DeepSeek的网页端和App均已下线了专家模式”的上传文件功能。 目前，DeepSeek的快速模式”依然可以上传文件、图片等，不过还是仅识别图片中的文字。
今日，多名用户在社交平台反馈DeepSeek服务异常，平台对话页面提示服务器繁忙，请稍后重试”。官方服务状态网站显示DeepSeek网页及API服务不可用。今日下午，官方状态页面更新信息，确认问题已定位，正在实施修复。
DeepSeek做了件罕见的事情:在终于开始灰测多模态能力后，它放出了一篇解释背后技术的论文，但这篇论文却在发布没多久就又被悄悄撤掉。 4月29日，DeepSeek研究员陈小康在X发布一条推文——现在，我们可以看见你了。配图中，DeepSeek 标志性的鲸鱼 logo 摘下眼罩，露出了眼睛。 过去，DeepSeek 最被外界熟知的是它在文本、代码和推理任务上的能力。但真实世界里的问题，并不总�
Tracy Chou 是硅谷少有的公开为女性工程师发声的从业者。斯坦福毕业后，她先后在 Pinterest 和 Quora 担任软件工程师，并在多个公开场合呼吁科技公司增加女性员工比例，逐渐积累了一定的行业影响力。 然而，影响力带来的不只是关注。从「Twitter」到「Facebook」再到「Reddit」，Chou 在多个平台上成了被持续讨论的对象。 开始是随意的说教，逐渐变成有针对性的持续骚扰，再后来
DeepSeek今日正式发布其全新系列模型DeepSeek-V4的预览版本，并同步进行开源。此次发布标志着AI模型在超长上下文处理能力上迈入了一个新的、更普及的阶段。 根据官方发布的信息，DeepSeek-V4系列模型有两个核心版本:性能更强的DeepSeek-V4-Pro和更侧重经济高效的DeepSeek-V4-Flash。即日起，用户便可在官方网站和手机App上与最新的DeepSeek-V4对话，体验其1M（一百万）超长上下文的特性。
小鹿向新莓回忆起不久前的一场AI小事故，仍然心有余悸。 小鹿在北京一家媒体负责运营，一个人管理着三个账号。她对没有用上AI智能体之前的生活有一个精准的形容，「每一项工作都不难，但加在一起就是搞死人。」刷信息流找热点、汇总写文案、配图发布、回复评论……每天循环往复，停不下来。 「龙虾」的出现，一定程度上让她从这种琐碎和重复中解放出来，但同时
DeepSeek正灰度测试识图模式，用户可在网页端和App端上传图片进行内容理解、描述与分析，填补了多模态能力的空白。该模式与快速、专家模式并列，作为独立一级入口存在，表明视觉理解被定位为核心能力。部分用户已可使用，但另一些用户虽看到入口却收到暂不可用的提示。实测显示，当前开放的主要是图片理解能力，涵盖视觉问答、截图分析等场景，尚未支持图像生成、视频理解或跨模态生成，更接近视觉语言模型范畴。
本期AI日报涵盖多项重要进展：千问PC端上线AI语音输入，提升办公效率；字节跳动发布全模态大模型Doubao-Seed-2.0-lite，实现视频、图像、音频与文本统一理解；腾讯联合多所高校推出开源多模态深度搜索智能体方案OpenSearch-VL；月之暗面申请“KimiClaw”商标，或涉硬件领域；Mininglamp开源Cider和Mano-P，打造本地AI工作站；OpenAI携手硬件巨头发布MRC协议，解决GPU闲置浪费；谷歌升级AI搜索功能，整合Reddit等社交观点；xAI推出Grok Imagine API质量模式，提升图像生成写实度。
就在刚刚，官方终于宣布了DeepSeek-V4。 据DeepSeek微信公众号公布消息，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在Agent能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。 API服务已同步更新，通过修改model_name为deepseek-v4-pro或deepseek-v4-flash即可调用。 V4版本延续了DeepSeek效率优先的哲学，虽然总参数量高达1万亿，但每个token仅激活约370亿参数。这意味着其推理成本能与前代V3保
