在大语言模型的竞争中，数学与代码推理能力已经成为最硬核的“分水岭”。从 OpenAI 最早将 RLHF 引入大模型训练，到 DeepSeek 提出 GRPO 算法，我们见证了强化学习在推理模型领域的巨大潜力。
软件+硬件的全链路国产 AI 体系来了？ 这几天，不论国内国外，人们都在关注 DeepSeek 发布的 V3.1 新模型。
用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人，大概都遇到过这种情况：一个稍微棘手的问题，模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去，耗时耗算力，结果却未必靠谱。现在，我们或许有了解决方案。
GPT-5刚发布没多久，DeepSeek-R2就快来了，好热闹的8月份！ DeepSeek预计将于8月发布其新一代旗舰模型DeepSeek-R2。
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。
