新年伊始，在估值攀上 3400 亿美元的新巅峰后，OpenAI 也辞旧迎新，更换了新字体、新标志、新配色方案，进行了一次全面的品牌重塑。Open AI 这次重塑的目的，一是为了摆脱设计总监 Shannon Jager 所说的「OpenAI 一直在用相当随意的方式，向世界展示自己。字体、Logo 和颜色的杂乱无章，只会彰显出公司缺乏明确的统一战略。」
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DeepSeek 的最新模型 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 都属于 MoE（混合专家）架构，并在开源世界产生了较大的影响力。特别是 2025 年 1 月开源的 DeepSeek-R1，模型性能可挑战 OpenAI 闭源的 o1 模型。
Perplexity CEO Arvin Srinivas 在今天 CNBC 采访中谈到了 Perplexity 与 DeepSeek 的整合，以及作为美国初创公司如何确保用户数据安全、避免审查问题，并提出了其与 TikTok 合并的战略构想。
刚刚，腾讯云再放大招——不仅上线了 DeepSeek-R1 和 V3 原版模型的 API 接口，还将它们接入了大模型知识引擎，并支持联网搜索，成为国内率先实现这一能力的云厂商。
各位同学好，我是来自 Unlock-DeepSeek 开源项目团队的骆师傅。先说结论，我们（Datawhale X 似然实验室）使用 3 张 A800(80G) 计算卡，花了 20 小时训练时间，做出了可能是国内首批 DeepSeek R1 Zero 的中文复现版本，我们把它叫做 Datawhale-R1，用于 R1 Zero 复现教学。
自 DeepSeek-R1 发布以来，群组相对策略优化（GRPO）因其有效性和易于训练而成为大型语言模型强化学习的热门话题。R1 论文展示了如何使用 GRPO 从遵循 LLM（DeepSeek-v3）的基本指令转变为推理模型（DeepSeek-R1）。
春节期间，互联网上最火的不是春晚小品，也不是春节档电影，而是 DeepSeek。
围绕 DeepSeek 的谣言实在太多了。 面对 DeepSeek R1 这个似乎「一夜之间」出现的先进大模型，全世界已经陷入了没日没夜的大讨论。从它的模型能力是否真的先进，到是不是真的只用了 550W 进行训练，再到神秘的研究团队，每个角度都是话题。
过年这几天，DeepSeek 算是彻底破圈了，火遍大江南北，火到人尽皆知。虽然网络版和 APP 版已经足够好用，但把模型部署到本地，才能真正实现独家定制，让 DeepSeek R1 的深度思考「以你为主，为你所用」。
