Deepseek 的 R1、OpenAI 的 o1/o3 等推理模型的出色表现充分展现了 RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Reward
自年初起，DeepSeek-R1、OpenAI o3、Qwen3等推理模型相继问世，展现出令人惊叹的智能水平，但它们为什么突然变得这么聪明？东京大学联合Google DeepMind的研究者们终于找到了答案。
好夸张…… 参赛大模型全军覆没，通通0分。 谢赛宁等人出题，直接把o3、Gemini-2.5-pro、Claude-3.7、DeepSeek-R1一众模型全都难倒。
您有没有这样的体验？一天的工作里，您可能用GPTo3写了个方案，然后切换到Cursor或者Trae里写代码，接着又打开Notion或者飞书整理文档。每个工具都挺聪明，但它们彼此之间就像生活在平行宇宙——写方案的GPT不知道您后来写了什么代码，写代码的Cursor也不清楚您的整体规划是什么。
推箱子、俄罗斯方块……这些人类的经典怀旧小游戏，也成大模型benchmark了。 o3-pro刚刚也挑战了这两款游戏，而且表现还都不错，直接突破了benchmark上限
上上周的 2025 高考已经落下了帷幕！在人工智能领域，各家大模型向数学卷发起了挑战。
AI两天爆肝12年研究，精准吊打人类！多大、哈佛MIT等17家机构联手放大招，基于GPT-4.1和o3-mini，筛选文献提取数据，效率飙3000倍重塑AI科研工作流。
红杉专访OpenAI Codex团队揭示AI编程的未来：从工具协作迈向「异步自主Agent」时代。Codex正从代码补全演化为可独立完成任务的智能体。此外还有更大爆料！
强化学习·RL范式尝试为LLMs应用于广泛的Agentic AI甚至构建AGI打开了一扇“深度推理”的大门，而RL是否是唯一且work的一扇门，先按下不表（不作为今天跟大家唠的重点），至少目前看来，随着o1/o3/r1/qwq..等一众语言推理模型的快速发展，正推动着LLMs和Agentic AI在不同领域的价值与作用，
AI能看图，也能讲故事，但能理解“物体在哪”“怎么动”吗？ 空间智能，正是大模型走向具身智能的关键拼图。
