中国初创企业DeepSeek（深度求索）开发的高性能、低成本生成式AI（人工智能）大规模语言模型（LLM）受到了全世界的关注。日本经济新闻（中文版：日经中文网）就如何评价该公司的最新AI模型、安全性方面的风险、以及对日本企业的影响等问题，采访了日本AI研究领域的第一人、东京大学教授松尾丰。
近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！
全球有多少AI算力？算力增长速度有多快？在这场AI「淘金热」中，都有哪些新「铲子」？AI初创企业Epoch AI发布了最新全球硬件估算报告。
以大语言模型为代表的AI在智力方面已经逐渐逼近甚至超过人类，但能否像人类一样有痛苦、快乐这样的感知呢？近日，谷歌团队和LSE发表了一项研究，他们发现，LLM能够做出避免痛苦的权衡选择，这也许是实现「有意识AI」的第一步。
还在用枯燥的数学题和编程题测试AI？落伍啦！现在，打游戏就能测出AI的真实力。GameArena团队打造的Roblox新游《AI空间逃脱》，让你在紧张刺激的密室逃脱中，顺便就把AI模型的推理能力给评估了。这不仅比传统测试方法更有趣，还能生成宝贵的游戏数据，帮助开发者更全面地了解AI的强项与短板。
复旦新研究揭示了AI系统自我复制的突破性进展，表明当前的LLM已具备在没有人类干预的情况下自我克隆的能力。这不仅是AI超越人类的一大步，也为「流氓AI」埋下了隐患，带来前所未有的安全风险。
推理大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 o1 系列、Google 的 Gemini、DeepSeek 和 Qwen-QwQ 等，通过模拟人类推理过程，在多个专业领域已超越人类专家，并通过延长推理时间提高准确性。推理模型的核心技术包括强化学习（Reinforcement Learning）和推理规模（Inference scaling）。
一篇报道，在AI圈掀起轩然大波。文中引用了近2年前的论文直击大模型死穴——Transformer触及天花板，却引来OpenAI研究科学家的紧急回应。谁能想到，一篇于2023年发表的LLM论文，竟然在一年半之后又「火」了。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
黑科技来了！开源LLM微调神器Unsloth近期更新，将GRPO训练的内存使用减少了80%！只需7GB VRAM，本地就能体验AI「啊哈时刻」。
