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4 月 29 日下午，DeepSeek 多模态团队负责陈小康（Xiaokang Chen）在 X 发布动态：“Now, we see you. ”，配图为两只 DeepSeek 鲸鱼 logo，一只仍戴着海盗眼罩，一只已经睁开眼睛。这是他在 24 小时内第二次释放类似信号。前一天，他曾发布措辞为“Soon, we see you”的同主题预告，随后该推文被删除。
图丨相关推文（来源：X）
陈小康目前在 DeepSeek 负责多模态预训练与后训练，统领 DeepSeek 大模型的多模态能力建设。其北大博士阶段导师为曾刚教授，研究方向涵盖视觉-语言模型、半监督分割、masked image modeling 等。
与预告同步，部分用户已在 DeepSeek 官方 App 中灰度到“识图模式”（没能被灰度测试到）截图显示，App 输入栏上方除原有的“快速模式”“专家模式”外，新增“识图模式”按钮，并标注“图片理解功能内测中”。社交平台流出的内测截图显示，用户上传一张图片后，能够输出包括“分析用户需求”“分析图片”在内的结构化描述，识别图片具体内容。
图丨新上的识图模式（来源：小红书@云涧梦）
这是 DeepSeek 主线产品中首次出现具备图像理解能力的模式。此前 4 月 8 日，DeepSeek App 完成第一轮模式分层改版，上线“快速模式”和“专家模式”，根据 V4 发布后的官方说明，前者由 V4-Flash 驱动，后者对应 V4-Pro。当时已有微博用户（@蚁工厂）放出含"快速/专家/视觉"三档选项的截图，但视觉一档迟迟未开放。从今天起，这一档开始进入小范围灰度。
这次内测距 V4 正式发布刚过 5 天。4 月 24 日 DeepSeek 发布的 V4 系列预览版（V4-Pro 1.6T 参数 / V4-Flash 284B 参数，均支持 1M token 上下文）仍是纯文本模型，这一点和此前外界关于“V4 将原生多模态”的密集传闻不符。V4 技术报告第 6 节“Conclusion, Limitations, and Future Directions”中明确写道，下一步工作之一是“将多模态能力融入模型体系”。
（来源：DeepTech）
值得注意的是，V4 发布前后曾有一系列围绕 DeepSeek 多模态人才流失的报道。4 月 12 日，自动驾驶公司元戎启行确认 DeepSeek 多模态模型核心贡献者阮翀已加盟出任首席科学家；DeepSeek-OCR 系列核心作者魏浩然在春节前后离职。此次陈小康的两次预告与识图模式灰度上线，是 DeepSeek 多模态团队近三个月来第一次以产品形式对外释放进展。
不过，目前可观察到的能力仍限于图像理解（vision-language understanding），而非外界过去半年反复猜测的“原生多模态生成”。从 App 灰度截图的输出风格判断，识图模式更接近一个挂载在 V4 主干上的视觉理解模块。
DeepSeek 官方目前未对识图模式的开放范围、正式发布时间、底层模型来源做出说明。但从陈小康从“Soon”到“Now”的两次发帖节奏判断，更大范围的开放或许在数日之内。
参考资料：
1.
运营/排版：何晨龙
注：封面/首图由 AI 辅助生成
这项由中国人民大学高岭人工智能学院与阿里巴巴集团联合完成的研究，于2026年4月以预印本形式发布，论文编号为arXiv:2604.19550，有兴趣深入了解的读者可通过该编号查询完整论文。
每天打开淘宝、刷抖音或者浏览京东，背后都有一套庞大的推荐系统在悄悄运转，决定你能看到什么商品、什么视频。这套系统的核心任务，是预测你对某个商品"点击"还是"略过"，专业上称之为点击率预测（CTR预测）。这件事听起来简单，实际上需要极其复杂的计算——系统要同时读懂你的历史行为、你现在想买什么、你在哪里、用什么手机，再结合商品本身的特征，瞬间给出一个判断。
近年来，研究人员普遍采用一种叫做Transformer的神经网络结构来完成这个任务。Transformer最早因为在语言翻译和写作上的出色表现而声名大噪——ChatGPT背后的核心技术就是它。自然地，大家开始把这套技术搬到推荐系统里，而且发现一个规律：网络越大、层数越多、参数越多，推荐效果就越好。这个规律被称为"规模定律"。
然而，这条路走着走着就出现了一个现实困境。参数堆得越多，模型就越重，部署到线上服务器的成本越来越高，而推荐系统对速度要求极为苛刻——用户滑动屏幕的那一刻，系统必须在几毫秒内完成对成百上千个候选商品的评分。当模型越来越臃肿，这个时间窗口就变得越来越难以满足。
研究团队面对这个矛盾，提出了一个新思路：能不能让模型"反复思考同一件事"，而不是"请更多专家来处理"？这就是LoopCTR的核心想法——通过让模型循环使用同一套参数来增加计算深度，而不是堆砌更多参数。这种方式让训练时的计算量可以大幅增加，但模型本身的参数量却几乎不变，从而在效果和效率之间找到了一条新路。
一、推荐系统的"堵车难题"：规模越大，部署越难
以一辆城市公交车来理解当前推荐系统的处境。过去，工程师们通过不断增加车厢（参数）来提升运力（模型性能），但城市道路（服务器的内存和计算资源）是有限的，车厢太多反而造成拥堵，导致乘客等待时间（推荐延迟）急剧上升。在实际工业部署中，推荐系统每次响应用户请求，通常要在几十毫秒内完成对数百到数千个候选商品的评分，任何超时都意味着糟糕的用户体验甚至直接损失收入。
目前主流的扩展方式有三种。第一种是"深度扩展"，通过堆叠更多的网络层来加深模型，类似于建更多楼层；第二种是"宽度扩展"，把每个神经元的向量维度放大，让每一层能处理更丰富的信息；第三种是"输入扩展"，把用户的历史行为序列做得更长，让模型能参考更多历史数据。代表性工作包括Facebook的HSTU、美团的MTGR，以及OneTrans等。这些方向的规律相当一致：沿着任何一个维度扩展，效果都会提升，但代价是参数量、数据量或者计算量的同步上涨。
这就形成了一个两难局面：研究层面的"想要更好"和工程层面的"无法承受"之间的裂缝越来越大。LoopCTR的研究团队正是看到了这条裂缝，才选择去探索一个不同的方向——把计算量和参数量这两件事彻底拆开。
二、核心突破：让同一套"大脑"反复思考，而非请更多专家
LoopCTR的根本思路，可以用一道数学题来理比喻。假设你面对一道复杂的应用题，有两种解法：第一种是找10个人同时解，每人负责一部分，但你需要协调10个人，成本很高；第二种是找1个聪明的人，让他先读题，想一想，再想一想，再想一想，经过多轮推敲得出答案，整个过程只花了1个人的开销。LoopCTR选择的就是第二种路线。
具体来说，传统做法是堆叠多个各自独立、参数不共享的网络层，每一层都有自己的一套"思考方式"。LoopCTR则设计了一个"循环模块"——这个模块的参数在多次迭代中完全共享，每次迭代读入上一轮的输出，再吐出更精炼的表示。训练时可以运行3次、5次甚至更多次循环，让模型积累更深的计算；部署时，甚至可以完全跳过这个循环模块，直接用一次前向传播就完成预测。
这种设计带来了两个天然好处。