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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。
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。
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。
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。