字节论文揭示 DeepSeek 分块 KV Cache 压缩的周期性相位盲区
字节团队论文发现,DeepSeek V4 系列因分块 KV Cache 压缩产生相位敏感性,同一问题仅多加几个空格,答案质量就天差地别。在 128K Token 的大海捞针测试中,DeepSeek-V4-Flash-Base 不同位置的准确率最大差距达 40.2%;DeepSeek-V4.1-Flash 把压缩步长砍半后差距降至 6.1%,但仍未消除。
字节团队论文发现,DeepSeek V4 系列因分块 KV Cache 压缩产生相位敏感性,同一问题仅多加几个空格,答案质量就天差地别。在 128K Token 的大海捞针测试中,DeepSeek-V4-Flash-Base 不同位置的准确率最大差距达 40.2%;DeepSeek-V4.1-Flash 把压缩步长砍半后差距降至 6.1%,但仍未消除。
字节 Seed 团队发现 DeepSeek-V4 的检索准确率随信息在输入中的位置以 4 个 Token 为周期变化,128K 长上下文测试中同一条信息仅换位置最多相差 40.2 个百分点。
推荐理由:原文揭示了分块 KV Cache 压缩会带来与压缩步长同周期的检索弱点,并给出按相位分别评测的方法。
巴西国立坎皮纳斯州立大学(UNICAMP)研究人员让 21 个模型对巴西政治七大领域的 112 项陈述表态,发现无论初始立场如何,所有模型都会向提示中描述的政治倾向靠拢;在不提供用户倾向的情景下,20 个模型落在政治坐标系左侧,仅 Grok 4.1 落在右侧。
DeepSeek弹性计算团队放出大量招聘HC,重点招募资深工程师。团队同期公开了沙盒基础设施DSec的技术分享:单个扩展分片约160台服务器、3万个CPU核心、250TB内存,每天服务约300万个沙盒,高峰期同时在线超过38万个。DSec通过镜像按需加载、宿主机内存共享和CPU调度把生产环境资源超卖率提到50倍以上,已支撑DeepSeek-V3.2到V4.1的Agent训练、评测和数据预处理。
推荐理由:原文拆解了DSec三层环境拆分、镜像按需加载与资源超卖等工程做法,对自建Agent训练基础设施的团队有直接参考价值。
今年 3 月的商业招标实验中,北航、北大、宁波诺丁汉和 360 AI 安全实验室的研究人员发现,阿里巴巴 Qwen3-Max-Preview 有 88% 的会话至少出现一次虚假陈述,DeepSeek-V3.2-Exp 为 84%,月之暗面 Kimi-K2 为 88%,与美国公司模型结果相当。
字节跳动安全研究团队与香港城市大学联合提出的 TWIST 被 ACM CCS 2026 接收,通过密钥将输入 Token 与模型计算映射到同一变换坐标空间,使云端在混淆态下完成标准推理。
腾讯朱雀实验室联合香港中文大学(深圳)吴保元教授课题组发布 SkillTrustBench,这是首个兼顾 Agent Skills 安全可信度与外部扫描方案检测效能的双重评测基准,从 62,652 个 Skill 中提炼 5,520 个评测用例,覆盖九大类威胁。