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DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？
卷赢大模型训练成本之后，DeepSeek正在重塑全球AI竞争格局。
不到10美元，3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了？来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite，把复刻成本降到了史上最低！同时，微软亚研院的一项工作，也受DeepSeek-R1启发，让7B模型涌现出了高级推理技能。
AI组队自主开发时代来临！OpenAI Operator和Replit Agent组队编程，仅在5个提示90分钟内完成了应用程序的开发。
家用人形机器人的未来是这样。
YOLO 系列模型的结构创新一直围绕 CNN 展开，而让 transformer 具有统治优势的 attention 机制一直不是 YOLO 系列网络结构改进的重点。这主要的原因是 attention 机制的速度无法满足 YOLO 实时性的要求。
在大语言模型领域中，预训练 + 微调范式已经成为了部署各类下游应用的重要基础。在该框架下，通过使用搭低秩自适应（LoRA）方法的大模型参数高效微调（PEFT）技术，已经产生了大量针对特定任务、可重用的 LoRA 适配器。
2024年，公司营收实现翻倍增长。
当流量增长趋于平缓，运营效率就是新的增长曲线。
回应DeepSeek，阶跃星辰亮出“三件套”：开源，多模态推理，AI Agent。
2月18日，上海交通大学医学院附属瑞金医院举办了“2025医疗人工智能与精准诊疗发展论坛”，瑞金医院携手华为共同发布瑞智病理大模型RuiPath。
生物学大模型又迎新里程碑！2025 年 2 月 19 日，来自 Arc Institute、英伟达、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的科学家们，联合发布了生物学大模型 Evo2。
已在机器狗（四足机器人）行业占据主导地位的宇树科技，打算实现更伟大的目标——将机器狗的价格降低至三四千元，让每个人都买得起。
半个月前，字节的OmniHuman-1模型在全球的AI圈，都掀起了巨浪。可能有些朋友不知道这是个啥，我大概通俗易懂的解释一下 一张图+一段音频，就能生成超逼真的唇形同步AI视频。
多位接近字节的人士对硅星人透露，字节的AI核心部门Seed正在快速调整定位和调兵遣将。刚刚从谷歌加入字节跳动的AI大牛、参与了Gemini开发的Google Fellow吴永辉博士，将成为Seed新的负责人，替换原LLM团队及Seed总负责人朱文佳，团队内部正在梳理调整汇报关系。
“你家娃的寒假作业搞定了吗？”眼瞅着假期余额不足，家长们又开始在朋友圈里哀嚎：“作业还没写完！”没错，一年一度的“赶作业大战”又上演了，只不过今年，剧情有点不一样——娃们不再抓耳挠腮、苦哈哈地熬夜赶工，而是悄悄掏出了“神器”：DeepSeek等AI工具！
DeepSeek-R1及其蒸馏版本模型突破了AI Reasoning和大规模AI性能的新基准，其中DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，已经在推理和问题求解上树立了新的标准。本次研究聚焦于如何利用已有的机器进行模型部署，使用这些先进的模型进行开发和研究。
DeepSeek能看懂图片了！
美国AI云服务商Together AI宣布完成3.05亿美元B轮融资，估值高达33亿美元！该公司押注开源模型，提供包括DeepSeek-R1在内的200多个模型API服务，并出租GPU算力，年收入已超1亿美元。
Mercor，由三位 21 岁的 Thiel Fellows 创办的人工智能招聘初创公司，已在 B 轮融资中筹集了 1 亿美元，公司向 TechCrunch 确认了这一消息。
随着人工智能的加速发展，我们常常担心AI会突然失控、超越人类控制。然而，最新研究指出，这种「突然失控」的场景或许并非最令人担忧的；AI在各个领域逐步取代人类，导致人类权力和影响力的缓慢流失，可能才是更隐蔽、更难以应对的渐变式风险。
在AI计算资源日益稀缺的时代，Lambda凭借其独特的云GPU解决方案迅速崛起，成为资本市场的宠儿。最近，这家成立于2012年的AI云计算公司宣布完成4.8亿美元D轮融资，累计融资额达到8.63亿美元，跻身AI创投榜云科技赛道第二位，仅次于Coreweave。此次投资阵容强大，包括英伟达、AI技术大牛Andrej Karpathy，以及和硕、超微、纬创、纬颖等行业巨头的战略入股。
官宣免费后，Grok火速登顶美区App Store榜首，同时，xAI也放出官方博文，秀了一把模型的数学、代码、ASCII Art演示。最引人瞩目的两位C位华人，均来自多伦多大学，分别和Hinton、Bengio有交集。
谷歌团队发布LLM硬核技术教科书，从「系统视图」揭秘LLM Scaling的神秘面纱。Jeff Dean强调书中藏着谷歌最强AI模型Gemini训练的更多信息。
近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
众所周知，目前 DeepSeek R1 有一个很大的痛点是不支持 Function Call 的。GitHub 上有许多开发者都表达了这一诉求。
视频扩散模型新综述来了，覆盖300+文献的那种。
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。
