当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
如果细究DeepSeek开源席卷的行业巨变，云厂商无疑是最适合讲述AI故事的主角。几个月过去，分析师们迫切地想检验这场新变革的成果，纷纷在5月各家大厂召开的财报电话会议上追问进展。
2025年，美国就业大地震！与同期相比，全美裁员人数，上涨了47%。「政府效率部」掀起裁员潮之后，科技行业迎来「冰火两重天」。
这两天，很多媒体都在写用AI考高考题的内容。
上周，AI 视频生成工具 Medeo[1] 发布，用户输入文字描述，它会自动完成拆分镜头、生成脚本、添加音乐和生成视频等一系列操作，当天在我们的朋友圈里引发了小型「刷屏」。
苹果最新大模型论文，在AI圈炸开了锅。 有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。
Test time scaling范式蓬勃发展。推理模型持续快速改进，变得更为高效且价格更为亲民。在评估现实世界软件工程任务（如 SWE-Bench）时，模型以更低的成本取得了更高的分数。以下是显示模型变得更便宜且更优秀的图表。
模型卷得差不多了，AI硬件竞争开启了。Google前脚刚在I/O大会上预告，整合了Gemini AI的Android XR设备即将问世；OpenAI就紧随其后，宣布将以近65亿美元（约合人民币468亿元）的全股权交易方式，收购一家硬件初创公司IO。
即梦AI的图片3.0生图功能更新之后基本是国内图像模型的天花板了，尤其是在日常的设计任务上，基本上人人都能做海报。
国内大厂探索AI变现呈现四类方式：模型产品(订阅)、模型服务(MaaS)、AI功能嵌入主业、算力基础设施。百度、阿里、腾讯、华为处于第一梯队，AI显著拉动营收增长；快手、字节、美图属第二梯队，AI提效主业或打造爆款应用初见成效；科大讯飞、昆仑万维尚处投入期。虽部分路径初步盈利，但巨额研发投入远超当前回报，尚无企业实现AI正现金流，技术投入更多带来市值提升效应。
