稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。
这就是我与 HMD 3210 的奇遇记：一台外表是 30 年前诺基亚、内心却住着一个完整大模型的「时光机器」。
自首次提出 GPT 架构以来，转眼已经过去了七年。 如果从 2019 年的 GPT-2 出发，回顾至 2024–2025 年的 DeepSeek-V3 和 LLaMA 4，不难发现一个有趣的现象：尽管模型能力不断提升，但其整体架构在这七年中保持了高度一致。
AI 科技评论独家获悉，近日盛大网络挖角清华大学电子工程系副教授代季锋，正在筹备一家新的 AGI 公司，号称“对标 DeepSeek”，已有多位技术人才被猎头接触、介绍该团队的工作机会。
2025 年已过半，今年的大模型热度明显下降，关于基础模型的关注大多收敛到了 DeepSeek 与阿里通义上。相比之下，曾一度被标榜为大模型“国产替代”、信创之光的智谱 AI 所受到的关注度明显下降，过往高调的战略打法也渐显低迷。
仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法？ 是的，你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。
近年来，OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 等模型的成功证明了强化学习能够显著提升语言模型的推理能力。通过基于结果的奖励机制，强化学习使模型能够发展出可泛化的推理策略，在复杂问题上取得了监督微调难以企及的进展。
Kimi 又火了，在 DeepSeek 的热闹中沉寂大半年后，Kimi K2 悄悄在 LMArena 竞技场中从 DeepSeek 手中，夺过了全球开源第一的宝座。
迄今为止最强大的开源定理证明器登场！Goedel-Prover-V2仅用8B参数击败671B的DeepSeek-Prover，并再次夺下数学PutnamBench冠军。十位核心贡献者，八大顶尖机构，让AI形式化证明再破纪录。
近日，由普林斯顿大学牵头，联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学，以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。
