科研是 AI 最早实现广泛落地的行业之一。在 ChatGPT 掀起这一轮生成式 AI 热潮之前，甚至可以追溯到上一轮由机器学习主导的技术浪潮中，AI 就已被用于气候模型参数校准、分子动力学模拟加速等科研任务。尤其在 2018 年前后，DeepMind 推出的 AlphaFold 在蛋白质结构预测方面实现突破，不仅引发了医药行业的技术革命，更被《自然》杂志评价为「解决了生物学五十年来的重大挑战」。
在ACL 2025的颁奖典礼上，由DeepSeek梁文锋作为通讯作者、与北京大学等联合发表的论文荣获最佳论文奖。 这次ACL 2025规模空前，总投稿量达到8360篇，相较于去年的4407篇几乎翻倍，竞争异常激烈 。
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。
ShowMeAI 参与了腾讯新闻热问年中《DeepSeek半年之后》专题策划，回顾上半年 AI 发展以及对多个行业的影响。
ACL 是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议，由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。一直以来，ACL 在 NLP 领域的学术影响力都位列第一，它也是 CCF-A 类推荐会议。今年的 ACL 大会已是第 63 届，于 2025 年 7 月 27 日至 8 月 1 日在奥地利维也纳举行。
当人工智能已经能下围棋、写代码，如何让机器理解并证明数学定理，仍是横亘在科研界的重大难题。
在社交平台上，「AI 帮我选基金，结果赚了 8%」、「AI 自动炒股，秒杀巴菲特？」之类的帖子不时刷屏，炒股机器人、对话式理财助手有关的 Agent 也不断涌现。
新一代大型推理模型，如 OpenAI-o3、DeepSeek-R1 和 Kimi-1.5，在复杂推理方面取得了显著进展。该方向核心是一种名为 ZERO-RL 的训练方法，即采用可验证奖励强化学习（RLVR）逐步提升大模型在强推理场景 (math, coding) 的 pass@1 能力。
AI四小强（如MiniMax、月之暗面）在黄仁勋认可下重新入局，全推出Deep Research抢占AI Agent市场。面对大厂竞争，他们放弃用户规模追逐，转向技术迭代如模型升级（K2、M1等），并分化两种路径操作。需通过出圈应用证明价值，应对成本高、增长放缓的盈利压力。
放眼当下，到底哪个芯片跑满血DeepSeek是最快的？ 答案很意外——不是你以为的英伟达，而是一家国产GPU。 因为现在它的速度，已经直接来到了100 tokens/s！
