DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测
DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测，模型名设为 deepseek-v4-flash 即可调用，调用方式不变。
推荐理由：官方更新日志列出正式版 V4-Flash 在多项 Agent 基准上的成绩，并说明与 Preview 的结构一致、仅重做后训练。
#Agent
DeepSeek 更新日志精选AI 评分6767
Berkeley AI ResearchAI 评分4343 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何将数十年 kernel 经验带到 Apple Silicon
伯克利 Sky Lab 团队将 K-Search 进化式 kernel 搜索框架扩展出 MLX 后端，通过结构化 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA kernel 作为知识库迁移到 Apple Silicon。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 ABBEL：让 LLM 通过信念状态更新实现高效长程交互
伯克利 AI 研究提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，以替代完整交互历史作为智能体的工作上下文。在协作编程基准 CollabBench 上，基于重建的信念评分将 ABBEL 与全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 步降至 50 步，峰值 token 数也显著低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分4040 智能免费之后怎么办？面向智能体、由智能体构建的数据系统
UC Berkeley 团队提出，推理价格已从 GPT-4 级约 $30/百万 token 降至不足 $1，部分厂商低于 $0.10，年降幅中位数约 50x，近乎免费的智能将带来三类数据系统挑战：为智能体设计的数据系统、支撑智能体集群运行的数据系统，以及由智能体自行合成数据系统。
Berkeley AI ResearchAI 评分3636 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队系统梳理了并行推理领域进展，重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、开启多少并发线程以及如何协调。现有方法如 Self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild!
DeepSeek 更新日志精选AI 评分7575 DeepSeek API 上线 V4-Pro 与 V4-Flash 模型
DeepSeek API 已支持 V4-Pro 与 V4-Flash，兼容 OpenAI ChatCompletions 接口与 Anthropic 接口，base_url 不变，model 参数需改为 deepseek-v4-pro 或 deepseek-v4-flash。
推荐理由：原文给出新模型名与接口兼容方式，并明确旧模型名的停用时间，便于开发者安排迁移。
Berkeley AI ResearchAI 评分2222 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
伯克利 AI 研究团队提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代上直接注入随机性以促进探索，并重塑梯度让动作获得清晰信号、避开高维视觉模型中的脆弱"状态-输入"梯度，使世界模型的长时程规划更稳健。该工作与 Mike Rabbat、Aditi Krishnapriyan、Yann LeCun 和 Amir Bar 合作完成。