#DeepSeek-V3

这篇论文把 MoE 的专家排成二叉树来做路由，不用额外的负载均衡损失，还能按树前缀分设备减少通信，做 MoE 训练的可以看看。

这篇论文分析了LLM生成代码时常见的库错误问题，并提出了一种能显著减少这些错误的方法，对AI编程助手开发者很有价值。

这篇论文拿五个主流AI模型去考大学OOP期末题，结果都比学生平均分高，但抽象类和图形题还是会翻车，想看AI编程能力真实段位的可以读读。

DeaMoE让MoE小批量解码少搬权重、跑得更快，7B模型在A40上TPOT提速33%，DeepSeek-V3加速近2倍。

如果你在做MoE推理，TEMPO这个调度器在内存/算力瓶颈混合时能比常规方案快15.5%；不过DeepSeek-V3那种通信瓶颈场景它不灵。

这篇论文用四万组问答测了六大模型，发现它们很少拒绝聊敏感书，但会用警告和犹豫来暗示，想了解内容审核现状可以看看。

想搞LLM自动修bug的可以看看，CausalRepair用双切片把上下文搞干净了，修复数比ReinFix多，成本还低。

论文提出了DA-MoE，根据路由分布动态选最优内核，在DeepSeek-V3和Kimi K2上延迟最高降低56%，做MoE推理的同学可以关注这个优化思路。

这篇论文用DeepSeek-V3模拟了18个AI代理的市场，发现加入调解机制能抗住攻击，效用只降13%但市场不会崩盘。

新基准SPLIT专门测LLM跨语言共情，发现DeepSeek-V3在乌克兰语上最稳，文化基础评价人和AI有分歧。

这篇论文揭示了多轮编程时模型容易忘掉之前写对的东西，甚至四成以上任务会翻车。他们发现一个验证门控策略能显著改善，值得做AI编程工具的人看看。

这篇论文用DeepSeek-V3搞期刊推荐，不用训练直接匹配，23,609篇文章上Top-5超53%，比传统方法更灵活还带解释。

这篇论文把LLM不确定性拆成四个层面，测了21种方法在多个基准上的效果，结论是共识方法最稳，模型越大越不模糊。

这篇论文用43200次测试发现，五个主流LLM在日文简历上全有亲女性偏见，改提示没用，删名字才行，看清AI招聘的坑。

ARC是AGI的关键测试，L-VARC用语言引导视觉推理，18M参数就能超越SOTA，做视觉推理或小模型研究的开发者值得一试。