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星期六

星期五

  1. UCSD Hao AI Lab

    Hao AI Lab 发布 ORA：用 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动机械臂的开源智能体框架

    Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，仅凭视觉输入零样本操作机械臂，无需 VLA，性能可与前沿模型智能体竞争。在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上 81.4%；作为对比，带任务专用记忆的 RPent 在 RoboTwin 上用 GPT-5.5 和 Opus-4.7 分别为 62.4% 和 58.4%，在 LIBERO-Pro 上用 Opus-4.7 为 82.4%。ORA 的工作方式类似编码智能体，观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈再决定下一步，同一套框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，靠机器人卡片描述各自的几何结构与控制方式。按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算，每个成功案例的模型成本约 0.30 至 0.35 美元，40 个展示片段平均每个 0.13 美元；在低成本机械臂上的初步测试中，它完成了拉开抽屉和把糖果棒放入盒子。

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    #lab#开源/仓库#具身智能#Agent
  2. UCSD Hao AI Lab

    Hao AI Lab 发布 ORA 开源机器人智能体框架，基于 DeepSeek-V4.1-Flash 零样本操作机器人

    Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，不使用 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、在 LIBERO-Pro 上取得 81.4%；带任务专属记忆的 RPent 在 RoboTwin 上用 GPT-5.5 和 Opus-4.7 分别为 62.4% 和 58.4%，在 LIBERO-Pro 上用 Opus-4.7 为 82.4%。ORA 的工作方式类似编码智能体，通过提示词描述机器人与任务、感知与运动工具、以及上下文管理构成闭环，同一套框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，靠机器人卡片适配不同硬件。团队称每个成功案例的模型成本约 0.30 至 0.35 美元，40 个展示片段平均 0.13 美元；在低成本机械臂上的初步测试中，DeepSeek-V4.1-Flash 完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。

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    #lab#开源/仓库#具身智能#Agent
  3. UCSD Hao AI Lab

    Hao AI Lab 发布 ORA 开源机器人智能体框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动

    Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents），一个由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动的开源机器人智能体框架，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上取得 81.4%，对比 RPent 搭配 GPT-5.5/Opus-4.7 的 62.4%/58.4% 与 82.4%。同一套框架通过机器人卡片适配 ARX X5、ALOHA 和 Franka，每个已解决案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，40 个展示片段平均 0.13 美元；初步真机测试中 DeepSeek-V4.1-Flash 完成了拉开抽屉把手并把糖果棒放入盒子。

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    #lab#开源/仓库#具身智能#Agent
  4. UCSD Hao AI Lab

    Hao AI Lab 发布开源机器人智能体 ORA，基于 DeepSeek-V4.1-Flash 零样本操作机械臂

    Hao AI Lab 发布开源机器人智能体 ORA（Open Robot-Use Agents），由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，仅凭视觉输入零样本操作机器人，不使用 VLA，在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上取得 81.4%。ORA 的工作方式类似编码智能体：观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈再决定下一步，并通过机器人卡片适配 ARX X5、ALOHA 和 Franka 等不同硬件。团队称每个成功案例的模型成本约 0.30–0.35 美元（按 DeepSeek 非高峰 API 价格估算，含失败尝试），40 个展示片段平均每个 0.13 美元；在低成本机械臂的初步测试中，它完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。

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    #lab#开源/仓库#Agent#具身智能
  5. UCSD Hao AI Lab精选

    Hao AI Lab 发布 ORA 开源机器人智能体框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动

    Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents）开源框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA，可与前沿模型智能体竞争。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、在 LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），在 LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。其工作方式类似编码智能体，通过提示词、感知与动作工具及上下文管理完成闭环，同一框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，每解决一个案例的模型成本约 0.30–0.35 美元。初步真机测试中，DeepSeek-V4.1-Flash 用低成本机械臂、固定 RGB-D 相机和腕部相机完成了拉开抽屉把手并把糖果放进盒子。

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    #lab#开源/仓库#具身智能#Agent
  6. UCSD Hao AI Lab精选

    Hao AI Lab 发布 ORA 开源机器人智能体框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动

    Hao AI Lab 发布 ORA（Open Robot-Use Agents）开源机器人智能体框架，由 DeepSeek-V4.1-Flash 驱动，从视觉输入零样本操作机器人，无需 VLA，与前沿模型智能体同台竞争。ORA 在 RoboTwin 上取得 69.2%、LIBERO-Pro 上取得 81.4%；对比 RPent 在 RoboTwin 上为 62.4%/58.4%（GPT-5.5/Opus-4.7），LIBERO-Pro 上为 82.4%（Opus-4.7）。ORA 的工作方式类似编码智能体，观察场景、调用感知或动作工具、检查反馈再决定下一步，同一套框架可运行 ARX X5、ALOHA 和 Franka，靠机器人卡片描述各自的几何与控制。每个已解决案例的模型成本约 0.30–0.35 美元，按 DeepSeek 非高峰 API 费率估算并包含失败尝试，40 个展示片段平均每个 0.13 美元。团队还在低成本机械臂上做了初步真机测试，DeepSeek-V4.1-Flash 完成了拉开抽屉把手和把糖果棒放入盒子。

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    #lab#开源/仓库#具身智能#Agent

星期日

  1. 量子位

    民间版 DeepSeek Bot 发布：DSH 装插件即可用

    开发者 FeiZ 基于 DeepSeek Harness 做了一套多 Bot 团队界面 ds bot，以插件形式安装，上线不到一天获得 250+ 星。每个 Bot 可设置名称、角色、指令、形象和背后调用的模型，并拥有持久化运行状态与长期记忆；设置 Main Bot 主管后，消息默认由主管回复并协同其他 Bot，以降低群聊场景的 token 消耗。项目采用 Apache License 2.0 许可，数据保存在本地 DSH 主文件夹的 bot/ 和 sessions/ 文件夹中，桌面端和 Web 端均可使用。

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    #chinese#开源/仓库#Agent#DeepSeek

星期五

  1. DeepSeek API 更新日志精选

    DeepSeek API 上线磁盘上下文缓存，价格最高降低 90%

    DeepSeek 为 API 推出 Context Caching on Disk，把预期会被复用的内容缓存在分布式磁盘阵列上，检测到重复输入时直接读取缓存而不再重新计算。缓存命中部分按每百万 token $0.014 计费，API 成本最高降低 90%，官方称历史数据显示用户平均节省超过 50%。该服务对所有用户自动开启，无需改动代码或接口，但只有从第 0 个 token 起前缀完全相同的请求才会命中，缓存以 64 token 为存储单位，小于 64 token 的内容不会被缓存。

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    #company#产品更新#部署/工程#DeepSeek
  2. DeepSeek API 更新日志

    DeepSeek API 升级：新增 JSON 输出、Function Calling 与 FIM 补全

    DeepSeek API 发布重大更新，deepseek-chat 和 deepseek-coder 两个模型新增 JSON Output、Function Calling、Chat Prefix Completion（Beta）和 8K max_tokens（Beta），并新增 /completions 接口的 FIM Completion（Beta）。JSON Output 与 Function Calling 均兼容 OpenAI API，Function Calling 单次最多支持 128 个函数并支持并行调用。Beta 功能需将 base_url 设为 https://api.deepseek.com/beta，max_tokens 默认 4096、开启 Beta 后最高可设 8192。

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    #company#产品更新#DeepSeek#OpenAI

星期二

  1. 澎湃新闻

    DeepSeek Harness 国庆更新，加入实验性 Claude Code Mods 兼容层

    10月3日，DeepSeek 智能体框架 DeepSeek Harness 发布新版本，强化插件化和跨平台能力，并加入实验性 Claude Code Mods 兼容层，使部分 Claude Code 扩展功能理论上可经适配后在其框架内运行。负责人崔添翼4日回应称，该兼容层主要用于验证 Claude Code Mods 的扩展能力是否大致是 DSH“一切皆插件”架构能力的子集，目前尚无法让所有 Mods 无缝运行。DeepSeek Harness 团队组建于今年3月，其 v0.1 开发者预览版于8月13日以 MIT 协议开源，发布后不到24小时在 GitHub 获得超过7万颗星。

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    #chinese#产品更新#Agent#开源生态
  2. 科学网精选

    DeepSeek Harness 国庆更新，加入实验性 Claude Code Mods 兼容层

    10月3日，DeepSeek 智能体框架 DeepSeek Harness 发布新版本，强化插件化和跨平台能力，并加入实验性 Claude Code Mods 兼容层，使 Anthropic 旗下 Claude Code 的部分扩展功能理论上可经适配后在 DSH 中运行。负责人崔添翼4日回应称，该兼容层主要目的是验证 Claude Code Mods 向插件作者提供的扩展能力是否大致是 DSH 一切皆插件架构能力的子集，目前还无法让所有 Mods 无缝运行。他同时表示，DeepSeek Harness 组的目标是从 Harness 角度推进 AGI，希望做出让世界上的 AI 巨头也会认可和跟进的创新。

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    #science#产品更新#Agent#开源生态

星期日

  1. MarkTechPost

    DeepSeek Harness v0.2 发布官方桌面应用

    DeepSeek 为其开源 agent harness dsh 发布官方桌面应用，随 v0.2 预览版一同提供，安装包覆盖 macOS（Apple silicon）和 Windows 64 位，可从 deepseek.com/harness 下载或运行 npx @deepseek-ai/dsh web，DeepSeek 提示后续会有破坏兼容性的改动。v0.2 预置办公与开发常用工具，新增插件管理页、文件与 diff 预览侧边栏、文档处理以及可定时执行提示词的 Automation Task，桌面版内置 dsh 命令，无需单独安装 Node.js 或 pnpm。dsh 于 2026 年 8 月以 MIT 协议开源，模型适配器、工具注册表和 agent loop 均为插件，支持第三方及 OpenAI 兼容端点，仓库已获 24 万 GitHub stars 和 2.9 万 forks；v0.2.1-alpha.1 还加入实验性的 Claude Code Mods 兼容层。

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    #ai-vertical#产品更新#Agent#开源生态

星期五

星期三

  1. X.PIN精选

    DeepSeek 发布 Harness v0.2 Preview，提供 macOS 和 Windows 桌面应用

    DeepSeek 发布 Harness v0.2 Preview，提供可直接安装的 macOS 和 Windows 桌面应用，带引导式设置以及面向日常办公和开发的内置工具。该版本新增插件安装与管理页面，并提供更多自定义能力的配置选项。DeepSeek 表示产品仍处于早期阶段，需要进一步完善，下载地址为 https://t.co/jj4ZpUs3QS。

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    #editorial#产品更新#Agent#部署/工程
  2. X.PIN精选

    DeepSeek 发布昇腾工具包，对齐其 Nvidia 组件

    DeepSeek 发布了一套昇腾工具包，与其 Nvidia 组件一一对应，包括 TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA 和 DeepSelect。DeepSeek 称其训练中使用的每个 TileLang kernel 现在都有高性能昇腾实现，TileLang 支撑了 V4 系列训练的大部分 kernel。DeepSeek 还与华为联合优化了 128 卡昇腾 950 超节点，关键计算与通信测试据称接近硬件极限。

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    #editorial#开源/仓库#数据/训练#部署/工程
  3. 量子位

    DeepSeek 官方开源昇腾基础组件，与昇腾共建 AI 芯片软件生态

    DeepSeek 团队开源面向昇腾的基础组件，与华为昇腾共建高效易用的 AI 芯片软件生态。华为提供联合定义的昇腾超节点 SuperPoD Flex 和 UBL128 组网方案，可实现 128 卡 3.2Tbps 单层交换 Scale-up 网络和 256K 卡两层交换 Scale-out 网络，支持超低时延推理与前沿基座模型大规模训练。DeepSeek 团队开发的高性能 DeepEP 通信库涵盖 EP、CP、PP、FSDP 等模式下的通信算子，互联带宽实测达到 Dispatch 375 GB/s、Combine 347 GB/s，接近硬件上限。

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    #chinese#开源/仓库#部署/工程#数据/训练

星期四

星期五

  1. DeepSeek

    DeepSeek API 新增多模态支持

    DeepSeek API 通过实验模型 deepseek-v4-flash-vision-exp 支持文本与图像混合输入，并兼容 Chat Completions、Messages 和 Responses。图像可通过 base64、外部 URL 或 Files API 提供，每张最多按 384 tokens 计费，采用 V4-Flash 定价。

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    #editorial#产品更新#多模态#DeepSeek

星期四