2025年，ChatGPT依旧领跑，但DeepSeek、Qwen等开源劲敌正加速追赶。从「推理革命」爆发到 DeepSeek开源，一场围绕算力、架构与生态的战争已悄然打响，开源势力正以星星之火之势挑战闭源巨头。
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。
国产大模型进步的速度早已大大超出了人们的预期。年初 DeepSeek-R1 爆火，以超低的成本实现了部分超越 OpenAI o1 的表现，一定程度上让人不再过度「迷信」国外大模型。
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。
就在刚刚，DeepSeek 在全球最大 AI 开源社区 Hugging Face 发布了一个名为 DeepSeek-Prover-V2-671B 的新模型。
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。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
最近，我撞见了一个 DeepSeek 又“认真”又“拧巴”的怪异场景。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
