DeepSeek-R1 展示了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是在无需人工标注推理过程的设定下，模型可以学习到如何更合理地组织回答。然而，这类模型缺乏对外部数据源的实时访问能力，一旦训练语料中不存在某些关键信息，推理过程往往会因知识缺失而失败。
全球首个行动浏览器Fellou重磅发布，不仅能自动填表单、管理标签页，还能跨网站执行繁琐任务。只需一句话，Fellou帮你全搞定。
本文对DeepMind两位泰斗级科学家David Silver和Richard Sutton的重磅论文《Welcome to the Era of Experience》进行了深度解读，我将其视为AI发展方向的一份战略瞭望图。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
据智东西不完全统计，截至3月31日，今年第一季度国内人形机器人赛道的相关融资事件共37笔，涉及33家企业，融资金额约35亿元。相比于2024年前11个月人形机器人领域的49笔融资事件，第一季度的融资事件数量就已经达到去年11个月的70%。
就在昨天，深耕语音、认知智能几十年的科大讯飞，发布了全新升级的讯飞星火推理模型 X1。不仅效果上比肩 DeepSeek-R1，而且我注意到一条官方发布的信息——基于全国产算力训练，在模型参数量比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果能对标 OpenAI o1 和 DeepSeek R1。
3D生成明星玩家VAST，又又又又又开源了！Tripo Doodle（内部代号TripoSG Scribble) ，能够将简单的2D草图和文本提示（Text Prompt）实时转化为精细的3D模型。它改进了传统3D建模学习曲线陡峭、耗时耗力的痛点，尤其是在初期“打形”阶段。
最近，一位 X 网友向 OpenAI CEO Sam Altman 提问：「我很好奇，人们在和模型互动时频繁说『请』和『谢谢』，到底会让 OpenAI 多花多少钱的电费？」尽管没有精确的统计数据，但 Altman 还是半开玩笑地给出了一个估算——千万美元。他也顺势补了一句，这笔钱到底还是「花得值得」的。
最近也是好起来了，上周四去杭州参加了字节火山的线下meetup开发者大会。在会议现场亲自体验了他们这次新发布的大模型和产品，整个过程还挺有意思的。视觉模型Doubao-1.5-vision-pro也非常nice
想象一个世界，你的亲人从未真正离去。DeepMind与科罗拉多大学提出「生成幽灵」——基于逝者数据打造自主的数字智能体。它不仅承载记忆和声音，还能以「逝者视角」回复当下事件，带来情感慰藉与想象。这不是科幻小说，AI正在创造逝者的数字回声，分享新见解并回应当下世界。
