测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
几天前，没有预热，没有发布会，DeepSeek 低调上传了 DeepSeek R1（0528）的更新。
DeepSeek 猝不及防地更新了，不是 R2，而是 R1 v2。
近半年来，OpenAI 形象开始变得灰暗： 团队骨干相继离职引发猜疑、组织转型遭受口诛笔伐、GPT-4.5/Sora 等模型表现不及预期，还有被 DeepSeek R1 打破的叙事神话……
在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。
当技术范式重构，强者也不得不重新起跑。
随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。
新芒xAI今天注意到，备受关注的全球顶级域名 AI.com 跳转目标近日发生变更。目前访问 AI.com 会跳转至一个全新的、充满神秘感的网站。此前该域名曾指向人工智能初创公司 DeepSeek 的相关页面，但根据最新观察，AI.com 现已解绑 DeepSeek。
最近，我撞见了一个 DeepSeek 又“认真”又“拧巴”的怪异场景。
就在昨天，深耕语音、认知智能几十年的科大讯飞，发布了全新升级的讯飞星火推理模型 X1。不仅效果上比肩 DeepSeek-R1，而且我注意到一条官方发布的信息——基于全国产算力训练，在模型参数量比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果能对标 OpenAI o1 和 DeepSeek R1。
