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8月14日

01:14

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Geek@geekbb

71°

网友 geekbb 发帖吐槽 DeepSeek Harness，称内测需上传身份证并签署保密协议，流程繁琐。该网友表示产品难以上手，离开 AI 辅助甚至无法启动，质疑体验像国企外包。他还提到有人用 AI 生成大篇幅的 Harness 图片版功能介绍，并调侃 deepseek-v4-flash 能否按涨价前价格计费。

AI产品 DeepSeek DeepSeek Harness deepseek-v4-flash

推荐理由：看看网友怎么吐槽 DeepSeek Harness 的内测门槛和上手难度，还有 deepseek-v4-flash 的涨价梗。

8月11日

10:48

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官方一手arXiv: DeepSeek@David M. Markowitz, Timothy R. Levine

该研究构建了7个基于主流欺骗理论的RAG模型，在5个公开数据集、700条陈述上测试，涉及gpt-4o、claude-sonnet-4-6、ollama/llama3、deepseek-v4-flash四个大模型，共生成39,200次欺骗判断。RAG模型准确率54.5%，基线模型54.6%，两者无显著差异，均与人类水平相当。RAG模型（57.0%）比基线模型（59.7%）更少出现真实性偏差，但效应量很小。不同理论对准确率影响不大，但对响应偏差影响显著，从可验证性方法的32.2%到真相默认理论的88.1%。

论文 RAG 欺骗检测 gpt-4o

推荐理由：想看看AI能不能识破谎言？这篇论文用4个模型做了近4万次测试，结论是准确率跟人差不多，但不同理论引导下AI的倾向差异很大。

7月9日

00:01

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elvis@omarsar0

OpenCode 数据显示开源模型使用情况。GLM-5.2 仍被低估。deepseek-v4-flash 在智能体任务上表现惊喜，便宜高效。

AI模型 GLM-5.2 deepseek-v4-flash OpenCode

推荐理由：推主分享了OpenCode上的模型使用数据，发现deepseek-v4-flash当子代理既便宜又高效，GLM-5.2被低估了。