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测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
1.93bit量化之后的 DeepSeek-R1（0528），编程能力依然能超过Claude 4 Sonnet？
虎嗅从多个独立信源获悉，半年前，某DeepSeek核心高管已悄然离职创业，并将于2025年圣诞节前后发布Agent产品。有信源告诉虎嗅，该高管系原DeepSeek CTO。
AI大模型正在医疗服务行业中扎根。 “我们医院在科研平台上已经接入使用了DeepSeek。”北京某三甲医院相关负责人对光锥智能说道，“形式类似于AI助理，能提供科研政策问答、查询、常用文件下载等功能。”
5月份，AI应用市场格局再度出现变化，夸克登顶买量素材榜首，腾讯元宝买量、下载量双双大跌，DeepSeek下载量进一步下滑。
Time-R1通过三阶段强化学习提升模型的时间推理能力，其核心是动态奖励机制，根据任务难度和训练进程调整奖励，引导模型逐步提升性能，最终使3B小模型实现全面时间推理能力，超越671B模型。
当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
如果细究DeepSeek开源席卷的行业巨变，云厂商无疑是最适合讲述AI故事的主角。几个月过去，分析师们迫切地想检验这场新变革的成果，纷纷在5月各家大厂召开的财报电话会议上追问进展。
苹果最新大模型论文，在AI圈炸开了锅。 有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。
在文本推理领域，以GPT-o1、DeepSeek-R1为代表的 “慢思考” 模型凭借显式反思机制，在数学和科学任务上展现出远超 “快思考” 模型（如 GPT-4o）的优势。