OpenClaw 上下文压缩让 Agent 失忆：五层记忆模型与四套修复方案
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OpenClaw 的上下文压缩（Compaction）在节省 Token 的同时，会把 Session 启动时读取的项目规范、安全约束等关键上下文一并压缩掉，导致 Agent 突然“失忆”、行为退化。本文完整复现该问题，剖析五层记忆模型与压缩机制，并给出 memoryFlush、SOUL.md 安全规则、Compaction-Safe 设计等四套修复方案。GEO技术2026/9/20
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共 188 篇
DeepSeek 的工程哲学：MLA 压缩与 MoE 拆解如何实现高效推理
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DeepSeek是深度求索公司推出的国产大模型系列，凭借多头潜在自注意力（MLA）机制、混合专家（MoE）架构创新，大幅提升长文本处理与推理效率。本文详解其技术原理、三阶段训练策略及金融、移动端等实际应用，展现其兼顾性能与成本的设计理念。DeepSeek2026/9/1
大语言模型核心原理：Transformer、训练方法与AI代理
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这篇文章通俗易懂地介绍了大型语言模型（LLM）的核心概念，包括Transformer架构、GPT的工作原理、三阶段训练方法以及提示工程等关键技术。同时，文章还探讨了AI代理和多模态LLM的前沿趋势，并给出了程序员将LLM应用于实际开发的建议。最后附带了学习资源推荐和进阶资料推广。AI大模型2026/8/10
DeepSeek 的 1M 上下文不是噱头：思考模式和普惠定价全解析
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DeepSeek 是一款前沿 AI 产品，提供 1M token 上下文窗口、思考与非思考双模式推理，客户端完全免费，API 百万 tokens 低至 0.02 元，支持多轮对话、文档分析、代码生成等功能，并重视数据安全与隐私保护。DeepSeek2026/7/28
纯强化学习训练大模型自主推理：DeepSeek-R1 论文揭秘
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DeepSeek-R1论文表明，纯强化学习无需人类标注即可提升LLM推理能力。模型在数学、编程等验证任务上超越监督学习，并涌现自我反思、验证等高级推理模式。该成果发表于Nature，为通用推理技术开辟新路径。DeepSeek2026/7/27
DeepSeek-R1 用纯强化学习训练推理模型，性能直追 OpenAI o1
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DeepSeek发布新一代推理模型DeepSeek-R1系列，包括通过纯强化学习训练的DeepSeek-R1-Zero和优化后的DeepSeek-R1，在数学、编程和推理任务上性能媲美OpenAI o1。此外，还开源了基于Qwen和Llama的蒸馏版本（1.5B至70B），其中32B模型超越o1-mini。文章详细介绍了模型架构、训练方法和基准测试结果。DeepSeek2026/7/27
DeepSeek-V4预览版发布：百万Token上下文成标配，Pro版性能对标顶级闭源模型
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DeepSeek-V4预览版正式发布，包括Pro和Flash两个版本。Pro版拥有1.6T总参数量（49B激活），性能媲美顶级闭源模型；Flash版284B总参数量（13B激活），兼顾速度与成本。两个版本均支持1M上下文长度，并且采用了创新的Token压缩和DSA稀疏注意力机制。API已更新，旧模型将于2026年7月24日后退役。DeepSeek2026/7/27
DeepSeek R1开源对标OpenAI o1，V3推理速度飙升
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DeepSeek最新发布R1模型并开源，性能与OpenAI o1正式版相当；同时V3模型推理速度显著提升，在开源模型中位居榜首。DeepSeek2026/7/21
DeepSeek 官网底部展示三大合规备案信息：ICP、增值电信、公安网安
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这是 DeepSeek 官网的底部版权和备案信息，展示了公司的版权声明、ICP 备案号、增值电信业务经营许可证以及公安备案号。DeepSeek2026/7/18