大语言模型（LLM）以生成能力强而著称，但如何能让它「听话」，是一门很深的学问。 基于人类反馈的强化学习（RLHF）就是用来解决这个问题的，其中的奖励模型 （Reward Model, RM）扮演着重要的裁判作用，它专门负责给 LLM 生成的内容打分，告诉模型什么是好，什么是不好，可以保证大模型的「三观」正确。
没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。
DeepSeek-R2，终于要来了？大模型竞技场秘密上线了一个叫steve的神秘模型，在对话中透露自己来自DeepSeek。不过，网友们并不满足于知道steve的厂商，开始讨论起了steve的具体身份。
当全球目光都聚焦在OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta等明星AI公司时，真正靠大模型落地大规模盈利的，却是一家相对不太知名的公司——Palantir。
近日，一则消息在网络上引发热议。有媒体称，“DeepSeek就AI模型违规关联王一博与‘李爱庆腐败案’，作出道歉。”
第一难当。AI变革遇上IPO盛宴，港股掀起一波资本巨浪。
随着 AI Agent 技术的快速发展，业界许多企业开始在 Agent 方向进行深层次探索，而不仅仅是停留在“大模型 + 工具调用”的简单应用上。
最近「上下文工程」有多火？Andrej Karpathy 为其打 Call，Phil Schmid 介绍上下文工程的文章成为 Hacker News 榜首，还登上了知乎热搜榜。
人工智能（AI），如果可以像人类一样“思考”，或许能够帮助我们理解人类的思维方式，尤其是不同心理状态（如抑郁或焦虑）的人群如何做出决策，进而为人类健康研究提供一个新视角。
虽然旋转位置编码（RoPE）及其变体因其长上下文处理能力而被广泛采用，但将一维 RoPE 扩展到具有复杂时空结构的视频领域仍然是一个悬而未决的挑战。
