近年来，大语言模型（LLMs）取得了突破性进展，展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。目前，普遍的观点认为其成功依赖于自回归模型的「next token prediction」范式。
人工智能科学家吴恩达指出，AI的浪潮将席卷各行各业，催生「10倍专业人士」！这不仅仅是效率的提升，更是工作方式的变革。本文将深入解读AI如何赋能职场，揭示成为「10倍人才」的秘诀！
广东打响了第一枪。深圳龙岗区的政务系统悄悄上线了DeepSeek-R1全尺寸模型，群众办事时面对的不再是机械的问答机器人，而是一个能理解“我想办落户，但社保断了3个月怎么办”这类复杂问题的AI公务员。东莞紧随其后，把DeepSeek塞进了人工智能大模型中心，号称要让“企业办证速度跑赢奶茶外卖”。更狠的是广州，直接祭出DeepSeek-R1和V3 671B双模型组合
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。
中国初创企业DeepSeek（深度求索）开发的高性能、低成本生成式AI（人工智能）大规模语言模型（LLM）受到了全世界的关注。日本经济新闻（中文版：日经中文网）就如何评价该公司的最新AI模型、安全性方面的风险、以及对日本企业的影响等问题，采访了日本AI研究领域的第一人、东京大学教授松尾丰。
一直以来，学术与实际产品的 Prompt 完全脱节，真实场景下，很多产品都聚焦情感陪伴，文案生成等开放任务里。而学术上这些任务没有明确的指标，无法量化也就没办法被比较，于是绝大部分的 Prompt 优化工作都聚焦在“刷榜”，例如怎么提升一个模型的代码/数学能力。我们今天跑的项目叫 SPO，具体什么意思并不重要，重要的是它把之前的所有问题全部解决了。
近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！
马上整整1个月了！这一个月以来，全球大模型市场受DeepSeek搅动，无不方寸大乱。中外大厂、初创公司都头好秃，全被追着问：你们对DeepSeek怎么看？DeepSeek出来你们怎么办？
北京时间2月16日，马斯克宣布，将于太平洋时间周一晚上8点（北京时间2月18日12:00）发布Grok 3大模型，届时将进行现场演示。马斯克称Grok 3有非常强大的推理能力，在测试中的表现超越包括DeepSeek在内的所有已发布的AI大模型模型。5G与6G公众号（ID：angmobile）注意到马斯克表示Grok 3的某些能力之强“让人感到可怕”。
