2025年1月26日，拾象创始人兼CEO李广密，组织了一场关于 DeepSeek的闭门讨论会，嘉宾包括数十位顶尖AI研究员、投资人与一线 AI 从业者，围绕DeepSeek的技术细节、组织文化以及其出圈后的短中长期影响等，进行了探讨与学习。
研究人员首次探讨了大型语言模型（LLMs）在问题生成任务中的表现，与人类生成的问题进行了多维度对比，结果发现LLMs倾向于生成需要较长描述性答案的问题，且在问题生成中对上下文的关注更均衡。
从软件工程和网络安全的角度来看，当前的AI落地前景如何？「可解释性」方面的研究，真的能让AI拜托「黑箱」属性吗？
论文一作刘少腾，Adobe Research实习生，香港中文大学博士生（DV Lab），师从贾佳亚教授。主要研究方向是多模态大模型和生成模型，包含图像视频的生成、理解与编辑。作者Tianyu Wang、Soo Ye Kim等均为Adobe Research Scientist。
本周，在阿里云通义千问 Qwen 团队提交的一篇论文中，研究人员发现了目前最热门的 MoE（混合专家模型）训练中存在的一个普遍关键问题，并提出一种全新的方法——通过轻量的通信将局部均衡放松为全局均衡，使得 MoE 模型的性能和专家特异性都得到了显著的提升。
视觉版o1的初步探索，阶跃星辰&北航团队推出“慢感知”。研究人员认为：1）目前多模领域o1-like的模型，主要关注文本推理，对视觉感知的关注不够。2）精细/深度感知是一个复杂任务，且是未来做视觉推理的重要基础。
非营利研究机构AI2近日推出的完全开放模型OLMo 2，在同等大小模型中取得了最优性能，且该模型不止开放权重，还十分大方地公开了训练数据和方法。
它可以模仿人类研究者调用搜索引擎、看论文、查参考文献。繁琐冗长的论文调研，现在，只需要两分钟。
瞄准推理时扩展（Inference-time scaling），DeepMind新的进化搜索策略火了！ 所提出的“Mind Evolution”（思维进化），能够优化大语言模型（LLMs）在规划和推理中的响应。
OpenAI的新Scaling Law，含金量又提高了。
