自一月以来， DeepSeek 在 AI 领域引发了极大的热度，也出现了大量分析文章。其中来自 Leonis Capital 于 2.6 发表于 Substack 上的文章：「DeepSeek: A Technical and Strategic Analysis for VCs and Startups」
人类智慧的一大特征是能够分步骤创造复杂作品，例如绘画、手工艺和烹饪等，这些过程体现了逻辑与美学的融合。
兔子通过两只耳朵可以准确感知捕食者的一举一动，造就了不同品种广泛分布在世界各地的生命奇迹；同样人也需要通过双耳沉浸式享受电影视听盛宴、判断驾驶环境和感知周围活动状态。
最近读者后台留言，问有没有好用的工作流平台。确实，对于大多数流程相对固定的任务，采用工作流完成确实是最优解，这种需求一直存在。
最新大语言模型推理测试引众议，DeepSeek R1常常在提供错误答案前就“我放弃”了？？ Cursor刚刚参与了一项研究，他们基于NPR周日谜题挑战（The Sunday Puzzle），构建了一个包含近600个问题新基准测试。
在当下的技术领域中，人像视频生成（Human-Video-Animation）作为一个备受瞩目的研究方向，正不断取得新的进展。人像视频生成 (Human-Video-Animation) 是指从某人物的视频中获取肢体动作和面部表情序列，来驱动其他人物个体的参考图像来生成视频。
中国首个全自研空间智能AI诞生了，单图即可生成360度无限3D场景，实时互动自由探索。这不仅是技术的革新，更预示着，游戏电影等领域即将迎来颠覆性的变革。
7B大小的视频理解模型中的新SOTA，来了！
近日，微软和剑桥大学公布推理新方法：多模态思维可视化MVoT。新方法可以边推理，边「想象」，同时利用文本和图像信息学习，在实验中比CoT拥有更好的可解释性和稳健性，复杂情况下甚至比CoT强20%。还可以与CoT组合，进一步提升模型性能。
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。
史上最大规模视觉语言数据集：1000亿图像-文本对！
脑机接口技术炙手可热，马斯克的Neuralink更是吸引了全球目光。然而其侵入式方案的风险不容忽视。Meta AI则另辟蹊径，近日推出了非侵入式的Brain2Qwerty深度学习模型，它能通过分析脑电图或脑磁图「读」出人们在键盘上输入的文字。
近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其成功秘诀在于数据规模化、严格验证和模型扩展。
一个简单的笑脸😀可能远不止这么简单？最近，AI大神Karpathy发现，一个😀竟然占用了多达53个token！这背后隐藏着Unicode编码的哪些秘密？如何利用这些「隐形字符」在文本中嵌入、传递甚至「隐藏」任意数据。更有趣的是，这种「数据隐藏术」甚至能对AI模型进行「提示注入」！
今天向大家介绍一项来自香港大学黄超教授实验室的最新科研成果 VideoRAG。这项创新性的研究突破了超长视频理解任务中的时长限制，仅凭单张 RTX 3090 GPU (24GB) 就能高效理解数百小时的超长视频内容。
奥特曼回应一切，OpenAI路线图全曝光。GPT-4.5数周发布，成为GPT系最后一个非推理模型。GPT-5将整合o系和GPT系，打造成一个全能系统。最令人兴奋的是，所有人皆可免费用上GPT-5。
新型验证码IllusionCAPTCHA，利用视觉错觉和诱导性提示，使AI难以识别，而人类用户能轻松通过。实验表明，该验证码能有效防御大模型攻击，同时提升用户体验，为验证码技术提供了新思路。
这项尝试只用到了 R1 模型和基本验证器，没有针对 R1 的工具，没有对专有的英伟达代码进行微调。其实根据 DeepSeek 介绍，R1 的编码能力不算顶尖。
【新智元导读】仅凭测试时Scaling，1B模型竟完胜405B！多机构联手巧妙应用计算最优TTS策略，不仅0.5B模型在数学任务上碾压GPT-4o，7B模型更是力压o1、DeepSeek R1这样的顶尖选手。
我是先看到了一张极其意料之外的图。首先我要说除了DeepSeek 官方，其他家都很稳定（这里没有吐槽官方的意思，毕竟情况特殊） 至少我没检测到超时或者断开。
在数字化浪潮中，生成式人工智能强势闯入管理领域。多数管理者期待它成为得力思维伙伴，却面临应用技能短板。如何跨越这道鸿沟，让AI为管理赋能？“协同思考”或许是解锁强大潜能的关键，带你一探究竟。
IOI 2024金牌，OpenAI o3轻松高分拿下！
多模态大模型理解真实世界的水平到底如何？
凌晨的时候，使用deepseek深度思考+联网搜索做了一个AI产品卡片，展示效果很惊艳，如下是做了几个关于AI教育智能硬件产品的特性图，放几个看看效果。我们需要深度思考+联网搜索的能力，需要根据关键词去检索到详细的信息源，因此联网搜索必不可少，然后根据如上搜索整合的信息让deepseek自适应地根据内容进行排版，选择不同地风格，呈现不同地样式。
开源推理大模型新架构来了，采用与Deepseek-R1/OpenAI o1截然不同的路线： 抛弃长思维链和人类的语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。
这一篇文章来源于我自己的困惑而进行的探索和思考，再进行多次讨论后总觉隔靴搔痒，理解不透彻。 而在我自己整理后，发现已经有小伙伴点明了他们的区别。但是因为了解深度的不够，即使告诉了答案，我也无法理解，总有隔靴搔痒之感。
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。
人类通过课堂学习知识，并在实践中不断应用与创新。那么，多模态大模型（LMMs）能通过观看视频实现「课堂学习」吗？新加坡南洋理工大学S-Lab团队推出了Video-MMMU——全球首个评测视频知识获取能力的数据集，为AI迈向更高效的知识获取与应用开辟了新路径。
字节出了个全新架构，把推理成本给狠狠地打了下去！推理速度相比MoE架构提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。
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）。
