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攻克超长时序智能体“语义抖动”!VideoLoop 提出双循环工作记忆架构:Gemini 3.1 Pro 跑分跃升至 88.3%

在长达数小时的长视频理解与长程时序智能体决策中,模型必须通过数十步推理连续收集跨片段证据。然而现有方法普遍采用“仅追加”(Append-Only)的工作记忆模式,随着上下文不断塞入新观测,核心证据的注意力迅速坍缩,智能体无法有效调取先前已发现的关键事实——这种系统性记忆失调现象被正式命名为“语义抖动”(Semantic Thrashing)。罗切斯特大学与微软研究院团队推出 VideoLoop 双循环工作记忆智能体:设计了外层全局推理循环与内层工作记忆重写循环。内层循环在每一步后从无边界文件系统中按需检索历史观测与中间分析,并在有限大小的工作记忆中动态执行提炼与覆写。VideoLoop 作为即插即用框架覆盖四大主流大模型底座,在 VideoMME(长视频)基准上平均提升 4.2 个百分点,配合 Gemini 3.1 Pro 达到 88.3% 历史新高,彻底根治了超长时序智能体的上下文注意力崩溃难题。

攻克超长时序智能体“语义抖动”!VideoLoop 提出双循环工作记忆架构:Gemini 3.1 Pro 跑分跃升至 88.3%

核心要点速览

  • 首次形式化定义“语义抖动”(Semantic Thrashing):严格证明了仅追加式(Append-Only)线性记忆架构在没有显式重写算子(Rewrite Operator)的情况下,无法从根本上消除噪声累积与注意力分散。
  • 内外双循环工作记忆系统:外层负责宏观时序推理,内层在每步结束后从无限制外部文件系统索引历史切片,并将当前上下文覆写精炼为一个有界(Bounded)的高信噪比工作记忆。
  • VideoMME 斩获 88.3% 破纪录得分:在 VideoMME 长视频最难的 25% 题目上,仅读工作记忆的盲审模型准确率从 60.9% 暴涨至 81.1%;结合 Gemini 3.1 Pro 斩获 88.3%,并在 VideoMMMU 达 88.8%。
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DeepSeek 发布 V4-Flash-Vision-Exp:多模态智能体逼近 Opus 4.8

DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 V4-Flash-Vision-Exp,文本能力对齐 V4-Flash,多模态智能体基准则大幅跃升并接近 Claude Opus 4.8。同步推出免费 Files API 与 Harness 0.1.1,图像可按 file_id 复用,单图最多按 384 tokens 计费。

核心要点速览

  • 调用 model='deepseek-v4-flash-vision-exp' 即可使用,支持 Chat Completions、Messages 与 Responses
  • 多模态智能体表现接近 Opus 4.8,同时保留 V4-Flash 的文本、推理与工具调用能力
  • Files API 免费:图像一次上传后按 file_id 复用,降低带宽与重复上传成本
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DeepSeek 发布 V4-Flash-Vision-Exp:多模态 Agent 性能逼近 Claude Opus 4.8

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 已上线 API:文本侧(Agent、推理、世界知识)对齐 V4-Flash,多模态 Agent 评测较纯文本版大幅跃升,接近 Anthropic Opus 4.8。同步推出免费 Files API 与 DeepSeek Harness 0.1.1,图像按 V4-Flash 价格、每张最多 384 token 计费,可直接接入主流 Agent 框架。

核心要点速览

  • 实验性视觉模型在保持 V4-Flash 文本/Agent 能力的同时,把多模态 Agent 成绩拉到接近 Opus 4.8
  • 支持 Chat Completions、Messages、Responses,图像可用 base64、URL 或 Files API 混入
  • Files API 免费且可按 file_id 复用图片;Harness 0.1.1 开箱支持,降低 Agent 接入成本
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Meta 预览 WildArtifactBench:用人类与智能体偏好 Elo 评估多模态产物

Meta 预览内部评测框架 WildArtifactBench,用人类与智能体偏好裁判的胜率与 Elo,而不是严格标准答案,来衡量复杂真实任务上的多模态智能体。官方先公开 10 道任务,并放出 Cat Mesh、Plywood Whale 等产物页,覆盖跨格式交付物。对要评估“能不能交出能用的网页、模型、设计稿”而非选择题的团队,这补上了以产物质量为主、允许开放式输出的评测缺口。

核心要点速览

  • WildArtifactBench 用人类与智能体偏好的胜率/Elo,而不是标准答案量表。
  • 官方先开放 10 道任务,并展示跨交付格式的产物页(如 Cat Mesh、Plywood Whale)。
  • 目标是衡量多模态智能体在真实工作流中的实用产出,而非封闭式答题。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:
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DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线 API:多模态代理接近 Opus 4.8,图片按最多 384 Token 以 Flash 价计费

DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。文本能力(代理、推理、世界知识)对齐 V4-Flash;多模态代理基准相对 V4-Flash 大幅跃升,接近 Opus 4.8。调用 ID 为 deepseek-v4-flash-vision-exp,支持 Chat Completions、Messages 与 Responses,图文混合输入可通过 base64、外部 URL 或 Files API。图片按最多 384 Token、V4-Flash 价格计费。同步发布 DeepSeek Harness 0.1.1,并上线可复用 file_id 的免费 Files API,适合截图修 bug、看图改 UI 等视觉编码代理工作流。

核心要点速览

  • 多模态代理基准相对 V4-Flash 大幅跃升,官方称接近 Opus 4.8。
  • 兼容 Chat Completions / Messages / Responses,可直接替换现有代理栈中的文本 Flash。
  • 图片按 Flash 价、每张最多 384 Token;Files API 免费复用 file_id,降低截图修 bug 成本。
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关联模型 / 智能体 / 厂商:

DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 上线:多模态代理接近 Opus 4.8,Harness 0.1.1 开箱即用

DeepSeek 在 API 平台上线实验性多模态模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp。文本能力(代理、推理、世界知识)对齐 V4-Flash;多模态代理基准相对 V4-Flash 大幅跃升,接近 Opus 4.8。支持 Chat Completions、Messages、Responses,图文混合输入(base64、URL、Files API),图片按最多 384 token、V4-Flash 价格计费。同步发布 DeepSeek Harness 0.1.1,并上线免费 Files API。

核心要点速览

  • 开源阵营首次把多模态代理做到接近 Opus 4.8,对看图改 UI、读截图修 bug 很关键。
  • 与 Codex/代理栈兼容的 Responses/Messages 接口降低了替换成本。
  • 图片按 Flash 价、每张最多 384 token,多模态代理的边际成本可控。
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