小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度还记得今年上半年小红书团队推出的DeepEyes吗？
来自主题: AI技术研报
8171 点击 2025-11-13 10:07
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还记得今年上半年小红书团队推出的DeepEyes吗？
就在今天，罗福莉以C位之姿，首次对外官宣了小米任职。刚刚，罗福莉在X上高调宣布——正式加入小米，出任MiMo团队负责人。智能的进化必然会从语言世界走向物理世界，解锁多模态的空间智能——具备感知、推理、生成与行动的能力，这是实现真正通用人工智能（AGI）的关键一步。
在数字经济浪潮中，企业对于高效、精准的信息获取与决策支持的需求日益迫切。从前沿科学探索到行业趋势分析，再到企业级决策支持，一个能够从海量异构数据源中提取关键知识、执行多步骤推理并生成结构化或多模态输出的「深度研究系统」正变得不可或缺。
这一次带来如此新SOTA效果的，是全球首个实现项目级开发的AI IDE——Vinsoo。刚刚，Vinsoo上新Beta 3.0版本，仅用国产大模型（Qwen），就超越了搭载Claude的Cursor、Codex、Claude Code等一众流行AI编程产品。Vinsoo是芸思智能推出的全球首个搭载云端安全Agent编程团队的AI IDE，主打从需求确认到交付验收，AI全流程自动推进项目开发。
在处理短文本时，大语言模型（LLM）已经表现出惊人的理解和生成能力。但现实世界中的许多任务 —— 如长文档理解、复杂问答、检索增强生成（RAG）等 —— 都需要模型处理成千上万甚至几十万长度的上下文。
2025年前盛行的闭源+重资本范式正被DeepSeek-R1与月之暗面Kimi K2 Thinking改写，二者以数百万美元成本、开源权重，凭MoE与MuonClip等优化，在SWE-Bench与BrowseComp等基准追平或超越GPT-5，并以更低API价格与本地部署撬动市场预期，促使行业从砸钱堆料转向以架构创新与稳定训练为核心的高效路线。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。
著名数学家陶哲轩发论文了，除了陶大神，论文作者还包括 Google DeepMind 高级研究工程师 BOGDAN GEORGIEV 等人。论文展示了 AlphaEvolve 如何作为一种工具，自主发现新的数学构造，并推动人们对长期未解数学难题的理解。AlphaEvolve 是谷歌在今年 5 月发布的一项研究，一个由 LLMs 驱动的革命性进化编码智能体。
两人小团队，仅用两周就复刻了之前被硅谷夸疯的DeepSeek-OCR？？ 复刻版名叫DeepOCR，还原了原版低token高压缩的核心优势，还在关键任务上追上了原版的表现。完全开源，而且无需依赖大规模的算力集群，在两张H200上就能完成训练。
微调超大参数模型，现在的“打开方式”已经大变样了： 仅需2-4 张消费级显卡（4090），就能在本地对DeepSeek 671B乃至Kimi K2 1TB这样的超大模型进行微调了。