这是一份142页的研究论文，本文深入解析了大型推理模型DeepSeek-R1如何通过"思考"解决问题。研究揭示了模型思维的结构化过程，以及每个问题都存在甜蜜点"最佳推理区间"的惊人发现。这标志着"思维学"这一新兴领域的诞生，为我们理解和优化AI推理能力提供了宝贵框架。
向量模型的核心功能是测量语义相似度，但这个测量结果很容易受到多种干扰因素的影响。在本文中，我们将着眼于文本向量模型中一个普遍存在的偏差来源：输入内容的长度。
今年的 GTC 大会，英伟达发布了通用机器人模型 GR00T N1，老黄特别提到未来重点关注的趋势是「Physical AI」（物理 AI）。
从人们被大模型“震撼”完开始思考如何把这项技术用起来的第一天，教育就是被很多人天然想到的场景。一个能压缩全世界知识的AI，天然就是一个人类想象里“老师”的样子。
当前，所有主流的视觉基础模型（如 SigLIP、DINOv2 等）都仍然在低分辨率（如 384 * 384 分辨率）下进行预训练。对比人类视觉系统可以轻松达到 10K 等效分辨率，这种低分辨率预训练极大地限制了视觉模型对于高清细节的理解能力。
模型正重塑我们的社会文化生态，但其本质常被误解。《Science》上的一篇最新文章，揭示大模型并非自主智能主体，而是一种革命性文化社会技术，类似于语言、印刷与市场制度。它以独特方式汇聚并重构人类信息，成为“人类社会人工系统”的新变体。
最近一段时间，各家新势力都在角力部署端到端的智能驾驶系统。
如何让 AI 像人一样思考？如何拥有像人一样的认知能力和社会能力？
Zoey关掉热得发烫的笔记本电脑，左手上的智能手表弹出提示：“您已连续熬夜4天”。床头柜上的香薰机还在散发治失眠的薰衣草雾气，这是三天前橙色软件根据她浏览过的助眠视频自动推送的优惠套装。39.9元，Zoey和自己说买不了吃亏买不了上当。鉴于前不久手机上某App才提示自己有睡眠障碍，Zoey不假思索便下了一单。
GPT - 4o、Deepseek - R1 等高级模型已展现出令人惊叹的「深度思考」能力：理解上下文关联、拆解多步骤问题、甚至通过思维链（Chain - of - Thought）进行自我验证、自我反思等推理过程。
