我们正见证一场静默的推理革命。传统AI训练如同盲人摸象，依赖碎片化文本拼凑认知图景，DeepSeek-AI团队的CODEI/O范式首次让机器真正"理解"了推理的本质——它将代码执行中蕴含的逻辑流，转化为可解释、可验证的思维链条，犹如为AI装上了解剖推理过程的显微镜。
城市、高速一体化，从车位到车位的全程自动。
由普林斯顿大学教授共同创立的一家AI初创公司获得了1860万美元的国防部拨款，用于开发一种内存芯片，该芯片旨在提供更快、更高效的AI推理处理。
1822 年，电学之父法拉第在日记中写到“既然通电能够产生磁力，为什么不能用磁铁产生电流呢？我一定要反过来试试！”。于是在 1831 年，第一台发电机被发明，推动了人类进入电气化时代。
在大语言模型（LLM）的发展历程中，思维链（Chain of Thought，CoT）推理无疑是一个重要的里程碑。
一家总部位于美国加州的初创公司Tilde，正在构建解释器模型，解读模型的推理过程，并通过引导采样动态调整生成策略，提升大语言模型的推理能力和生成精度。相比直接优化提示的提示工程，这一方法展现出更灵活高效的潜力，有望重塑AI交互方式。
OpenAI o1大火之后，国内外上演的AI推理能力竞赛可以说是2024下半年AI领域最大看点了。
近期，微软研究团队发布了一项重要的研究成果，揭示了AI推理能力从传统的提示工程方法（如Medprompt）到原生推理机制（如OpenAI的o1）演进的全貌。此项研究为正在开发AI产品的朋友们提供了宝贵的技术洞察。本文将详细分析这一研究的过程和结论，探讨其对AI推理领域及产品开发的深远影响。
据路透社消息，OpenAI的首款自主研发AI芯片将于2026年亮相。此芯片由博通（Broadcom）负责设计，台积电（TSMC）进行代工，表明OpenAI开始深入硬件领域。该举措旨在通过定制推理芯片，降低运营成本、优化AI推理环节的效率，同时提高芯片供应链的灵活性和安全性。
不久之前，OpenAI 发布了 o1 系列模型，其强大的推理能力让我们看见了 AI 发展的新可能。近日，OpenAI 著名研究科学家 Noam Brown 一份 5 月的演讲上线网络，或可揭示 o1 背后的研究发展脉络。
