昨夜，谷歌宣布向 Google AI Ultra 订阅用户推出 Deep Think 功能，Gemini 2.5 Deep Think 模型在今年的国际数学奥林匹克竞赛 (IMO) 上夺得金牌。
谷歌拿下IMO（国际数学奥林匹克竞赛）金牌的模型——Gemini 2.5 Deep Think，现在可以用起来了。谷歌拿下IMO（国际数学奥林匹克竞赛）金牌的模型——Gemini 2.5 Deep Think，现在可以用起来了。
近期，随着OpenAI-o1/o3和Deepseek-R1的成功，基于强化学习的微调方法（R1-Style）在AI领域引起广泛关注。这些方法在数学推理和代码智能方面展现出色表现，但在通用多模态数据上的应用研究仍有待深入。
尽管全球科技界正热烈庆祝 GPT-4、DeepSeek 等大模型展现出的惊艳能力，但一个根本性问题仍未被真正解决： 这些 AI 模型是否真正理解人类的指令与意图？
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。
本周四，知名初创公司 Manus 推出了一项重要新功能，可以通过向上百协同工作的 AI 智能体分配任务来进行广泛的研究。今年早些时候，Manus 的多智能体平台改变了人们应用 AI 工具的方式。不过现在，这家创业公司正在试图开发一种与大模型深度思考 Deep Research 同样重要的新能力。
谷歌DeepMind开启「上帝视角」，全新力作AlphaEarth Foundations震撼上线，10米级分辨率，打造出前所未有的地球数字画像。网友直呼：这不就是「地球版ChatGPT」？
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。
