知乎直答默默掏出了自己的“底牌”。为啥这么说呢？因为知乎不仅有自己的AI模型，还攒了十多年的中文高质量知识库，再加上真实的问答场景作为AI的“实战训练场”，简直就是AI界的“学霸”。有了DeepSeek-R1的加持，知乎直答的推理能力直接拉满，传统搜索看了直呼“内行”，妥妥成了AI时代的“搜索界天花板”。
本文的作用是帮你把问题具体化，这是用好DeepSeek-R1等推理型模型的前置步骤。
英伟达巧妙地将DeepSeek-R1与推理时扩展相结合，构建了全新工作流程，自动优化生成GPU内核，取得了令人瞩目的成果。
自春节以来，DeepSeek 就一直是 AI 领域最热门的关键词，甚至可能没有之一，其官方 App 成为了史上最快突破 3000 万日活的应用。最近一段时间，各家 AI 或云服务厂商更是掀起了部署 DeepSeek-R1 服务的狂潮，甚至让薅羊毛的用户们都有点忙不过来了。
近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其成功秘诀在于数据规模化、严格验证和模型扩展。
一个简单的笑脸😀可能远不止这么简单？最近，AI大神Karpathy发现，一个😀竟然占用了多达53个token！这背后隐藏着Unicode编码的哪些秘密？如何利用这些「隐形字符」在文本中嵌入、传递甚至「隐藏」任意数据。更有趣的是，这种「数据隐藏术」甚至能对AI模型进行「提示注入」！
最近，DeepSeek 很热，是个好 AI，但不是每个人都能用上。
凌晨的时候，使用deepseek深度思考+联网搜索做了一个AI产品卡片，展示效果很惊艳，如下是做了几个关于AI教育智能硬件产品的特性图，放几个看看效果。我们需要深度思考+联网搜索的能力，需要根据关键词去检索到详细的信息源，因此联网搜索必不可少，然后根据如上搜索整合的信息让deepseek自适应地根据内容进行排版，选择不同地风格，呈现不同地样式。
开源推理大模型新架构来了，采用与Deepseek-R1/OpenAI o1截然不同的路线： 抛弃长思维链和人类的语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。
这一篇文章来源于我自己的困惑而进行的探索和思考，再进行多次讨论后总觉隔靴搔痒，理解不透彻。 而在我自己整理后，发现已经有小伙伴点明了他们的区别。但是因为了解深度的不够，即使告诉了答案，我也无法理解，总有隔靴搔痒之感。
