AI 科技评论独家获悉，近日盛大网络挖角清华大学电子工程系副教授代季锋，正在筹备一家新的 AGI 公司，号称“对标 DeepSeek”，已有多位技术人才被猎头接触、介绍该团队的工作机会。
2025 年已过半，今年的大模型热度明显下降，关于基础模型的关注大多收敛到了 DeepSeek 与阿里通义上。相比之下，曾一度被标榜为大模型“国产替代”、信创之光的智谱 AI 所受到的关注度明显下降，过往高调的战略打法也渐显低迷。
仅靠提示词优化就能超越 DeepSeek 开发的 GRPO 强化学习算法？ 是的，你没有看错。近日上线 arXiv 的一篇论文正是凭此吸引了无数眼球。
近年来，OpenAI o1 和 DeepSeek-R1 等模型的成功证明了强化学习能够显著提升语言模型的推理能力。通过基于结果的奖励机制，强化学习使模型能够发展出可泛化的推理策略，在复杂问题上取得了监督微调难以企及的进展。
Kimi 又火了，在 DeepSeek 的热闹中沉寂大半年后，Kimi K2 悄悄在 LMArena 竞技场中从 DeepSeek 手中，夺过了全球开源第一的宝座。
迄今为止最强大的开源定理证明器登场！Goedel-Prover-V2仅用8B参数击败671B的DeepSeek-Prover，并再次夺下数学PutnamBench冠军。十位核心贡献者，八大顶尖机构，让AI形式化证明再破纪录。
近日，由普林斯顿大学牵头，联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学，以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。
今年初以 DeepSeek-r1 为代表的大模型在推理任务上展现强大的性能，引起广泛的热度。然而在面对一些无法回答或本身无解的问题时，这些模型竟试图去虚构不存在的信息去推理解答，生成了大量的事实错误、无意义思考过程和虚构答案，也被称为模型「幻觉」 问题，如下图（a）所示，造成严重资源浪费且会误导用户，严重损害了模型的可靠性（Reliability）。
最近大家有没有发现，好多店家开始用 DeepSeek 来营销了？
为什么 DeepSeek-V3 据说在大规模服务时快速且便宜，但本地运行时却太慢且昂贵？为什么有些 AI 模型响应很慢，但一旦开始运行就变得很快？
