在这个对谈中，Lex Fridman 与半导体分析专家 Dylan Patel（SemiAnalysis 创始人）和人工智能研究科学家 Nathan Lambert（艾伦人工智能研究所）展开对话，深入探讨 DeepSeek AI 及其开源模型 V3 和 R1，以及由此引发的 AI 发展地缘政治竞争，特别是中美在 AI 芯片和技术出口管制领域的博弈。
刚推出o3-mini的OpenAI没闲着，昨天又马不停蹄地发布了一个新东西：能为用户独立工作的AI研究助手「Deep Research」。
刚刚，OpenAI再度紧急出手，在发布会直播全新的「Deep Research」功能。基于o3的推理再加上联网搜索，ChatGPT如今可以完成耗费人类专家数小时的复杂研究了！现在，模型已经刷爆「人类最后考试」榜单。
本研究探讨了LLM是否具备行为自我意识的能力，揭示了模型在微调过程中学到的潜在行为策略，以及其是否能准确描述这些行为。研究结果表明，LLM能够识别并描述自身行为，展现出行为自我意识。
奥特曼罕见地承认了自己犯下的「历史错误」，LeCun发文痛批硅谷一大常见病——错位优越感。DeepSeek的终极意义在哪？圈内热转的这篇分析指出，相比R1，R1-Zero具有更重要的研究价值，因为它打破了终极的人类输入瓶颈！
近日，资深机器学习研究科学家 Cameron R. Wolfe 更新了一篇超长的博客文章，详细介绍了 LLM scaling 的当前状况，并分享了他对 AI 研究未来的看法。
首个FP4精度的大模型训练框架来了，来自微软研究院！
相比LLM和Agent领域日新月异、高度成熟的进展相比，数据收集方面的规范有明显滞后。由超过50名研究人员组成的「数据溯源计划」（DPI）旨在回答这样一个问题：AI训练所需的数据究竟来自何处？
DeeSeek R1横空出世撼动了整个硅谷，这波AI恐惧仍在蔓延扩散。奥特曼、OpenAI首席研究官不得不发文承认DeeSeek的技术突破，预告未来会加快新模型的发布。与此同时，研究人员们也纷纷展开了对DeepSeek技术的深入分析。
「除了 Claude、豆包和 Gemini 之外，知名的闭源和开源 LLM 通常表现出很高的蒸馏度。」这是中国科学院深圳先进技术研究院、北大、零一万物等机构的研究者在一篇新论文中得出的结论。
