● DeepSeek 多模态技术报告曝光！细节拉满：七千倍极致压缩，用视觉原语思考，破解指代鸿沟！

📌 一句话摘要 DeepSeek 最新论文提出「用视觉原语思考」方法，通过将边界框和坐标点作为思维单元嵌入推理过程，以极低算力成本破解多模态大模型的「指代鸿沟」问题。 📝 详细摘要 本文详细解读了 DeepSeek 最新发表的论文《用视觉原语思考》。文章首先指出当前多模态大模型存在一个核心缺陷—

● 刚刚，DeepSeek 最新成果，节前发布！

📌 一句话摘要 DeepSeek 联合北大清华开源论文《Thinking with Visual Primitives》，提出在思维链中嵌入坐标 token 作为视觉原语，以解决多模态模型在拓扑推理任务上的引用差距问题。 📝 详细摘要 本文报道了 DeepSeek 在五一节前联合北大、清华发布的

● DeepSeek 发布多模态论文《Thinking with Visual Primitives》

📌 一句话摘要 DeepSeek 公开多模态大语言模型论文，基于 DeepSeek-V4-Flash，引入视觉原语推理，在极低 Token 成本下对齐甚至反超 GPT-5.4、Claude 和 Gemini。 📝 详细摘要 DeepSeek 公开了其多模态大语言模型论文《Thinking wit