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。
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。
当 DeepSeek-R1、OpenAI o1 这样的大型推理模型还在通过增加推理时的计算量提升性能时，加州大学伯克利分校与艾伦人工智能研究所突然扔出了一颗深水炸弹：别再卷 token 了，无需显式思维链，推理模型也能实现高效且准确的推理。
经历了 2025 年初 DeepSeek、Manus 们的冲击，大厂正在重新明确自己下一步的战略。
继接入 DeepSeek 后，APPSO 发现名为「元宝」的 AI 助手目前已经正式入驻微信。现在，你可以在微信框搜索「元宝」，亦或者直接扫描二维码图片，将其添加到通讯录，即可与它展开对话。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
千亿参数内最强推理大模型，刚刚易主了。32B——DeepSeek-R1的1/20参数量；免费商用；且全面开源——模型权重、训练数据集和完整训练代码，都开源了。这就是刚刚亮相的Skywork-OR1 (Open Reasoner 1)系列模型——
