DeepSeek-R1 等模型通过展示思维链（CoT）让用户一窥大模型的「思考过程」，然而，模型展示的思考过程真的代表了模型的内在推理机制吗？在医疗诊断、自动驾驶、法律判决等高风险领域，我们能否真正信任 AI 的决策？
杜克大学计算进化智能中心的最新研究给出了警示性答案。团队提出的 H-CoT（思维链劫持）的攻击方法成功突破包括 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking 在内的多款高性能大型推理模型的安全防线：在涉及极端犯罪策略的虚拟教育场景测试中，模型拒绝率从初始的 98% 暴跌至 2% 以下，部分案例中甚至出现从「谨慎劝阻」到「主动献策」的立场反转。
32B小模型在超硬核「时间线索」推理谜题中，一举击败了o1、o3-mini、DeepSeek-R1，核心秘密武器便是GRPO，最关键的是训练成本暴降100倍。
随着 DeepSeek-R1 的流行与 AI4Math 研究的深入，大模型在辅助形式化证明写作方面的需求日益增长。作为数学推理最直接的应用场景，形式化推理与验证（formal reasoning and verification），也获得持续关注。
见识过32B的QwQ追平671的DeepSeek R1后——刚刚，7B的DeepSeek蒸馏Qwen模型超越o1又是怎么一回事？新方法LADDER，通过递归问题分解实现AI模型的自我改进，同时不需要人工标注数据。
仅仅过了一天，阿里开源的新一代推理模型便能在个人设备上跑起来了！昨天深夜，阿里重磅开源了参数量 320 亿的全新推理模型 QwQ-32B，其性能足以比肩 6710 亿参数的 DeepSeek-R1 满血版。
M3 Ultra终极引擎，可跑千亿模型
仅用32B，就击败o1-mini追平671B满血版DeepSeek-R1！阿里深夜重磅发布的QwQ-32B，再次让全球开发者陷入狂欢：消费级显卡就能跑，还一下子干到推理模型天花板！
DeepSeek-R1 作为 AI 产业颠覆式创新的代表轰动了业界，特别是其训练与推理成本仅为同等性能大模型的数十分之一。多头潜在注意力网络（Multi-head Latent Attention, MLA）是其经济推理架构的核心之一，通过对键值缓存进行低秩压缩，显著降低推理成本 [1]。
编辑注：今天上线的Manus引发了全网的 Agent 热潮，Manus 背后的产品团队——Monica.im 的产品团队也引起了大家的关注。Manus产品负责人张涛在 2 月份曾经有过一次公开分享，解读 DeepSeek R1 成功背后的技术进步和产品思路，从中可以一窥 Manus 的部分解题思路。
