离谱！DeepSeek数个字母，竟要“反思内耗”八百遍？
离谱！DeepSeek数个字母，竟要“反思内耗”八百遍？最近，我撞见了一个 DeepSeek 又“认真”又“拧巴”的怪异场景。
来自主题: AI技术研报
7998 点击 2025-04-23 10:23
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最近，我撞见了一个 DeepSeek 又“认真”又“拧巴”的怪异场景。
2025开年伊始，从1月DeepSeek R1发布引发新一轮国产大模型技术爆发，到3月Manus横空出世启动内测打开AI智能体话题热度，从底层基础设施到终端产品应用，从产业深耕提升纵深能力到产品创新形成差异化竞争优势，无论是技术能力还是商业模式，国产AI都处于全球领先水平。海外无论是政策环境还是供需关系，均从内外部双轮驱动国产AI出海蓄势待发。
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
只靠模型尺寸变大已经不行了？大语言模型（LLM）推理需要强化学习（RL）来「加 buff」。
新国产AI视频生成模型横空出世，一夜间全网刷屏。Magi-1，首个实现顶级画质输出的自回归视频生成模型，模型权重、代码100%开源。整整61页的技术报告中还详细介绍了创新的注意力改进和推理基础设施设计，给人一种视频版DeepSeek的感觉。
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。
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。
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。
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。