2025年斯坦福HAI报告重磅发布，456页深度剖析全球AI领域的最新趋势：中美顶级模型性能差距缩至0.3%，以DeepSeek为代表的模型强势崛起，逼近闭源巨头；推理成本暴降，小模型性能飙升，AI正变得更高效、更普惠。
最近，像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型（Large Reasoning Models，LRMs）通过加长「思考链」（Chain-of-Thought，CoT）在推理任务上表现惊艳。
你是否曾对着一个繁复的AI框架，无奈地想："真有必要搞得这么复杂吗？"在与臃肿框架斗争一年后，Zachary Huang博士决定大刀阔斧地革新，剔除所有花里胡哨的部分。于是Pocket Flow诞生了——一个仅有100行代码的超轻量级大语言模型框架！
AI的运作始终笼罩着一层神秘的「黑箱」迷雾。这种不透明让AI有时会「胡说八道」，甚至故意撒谎。Anthropic刚刚推出了一项突破性研究，用类似大脑扫描的技术，深入Claude 3.5 Haiku的「脑子」，揭开了它运行的一些秘密。
当你想将tool带入一个你无法控制的Agent时，MCP就是有用的。
2024 年 9 月，我们第一次去 Haivivi 北京办公室和 CEO 李勇见面。在交谈的两小时里，他不断被会议室外的员工提醒看手机。
DeepSeek MoE“变体”来了，200美元以内，内存需求减少17.6-42%！ 名叫CoE（Chain-of-Experts），被认为是一种“免费午餐”优化方法，突破了MoE并行独立处理token、整体参数数量较大需要大量内存资源的局限。
在大语言模型 (LLM) 的研究中，与以 Chain-of-Thought 为代表的逻辑思维能力相比，LLM 中同等重要的 Leap-of-Thought 能力，也称为创造力，目前的讨论和分析仍然较少。这可能会严重阻碍 LLM 在创造力上的发展。造成这种困局的一个主要原因是，面对「创造力」，我们很难构建一个合适且自动化的评估流程。
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？
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。
