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对初创公司来说，Superlinear（指数引力）的第一个业务 Deeplink 堪称成功：去年成立，今年的 ARR（年经常性收入) 就达到 500 万美元；且已经实现盈利。但创始人于北川并不打算在这个业务上继续重点投入，而是带领核心团队，全力转向了一款新产品 Lessie AI。
沉寂许久的DeepSeek又回来了！今天，DeepSeekMath-V2重磅登场，一举夺下IMO 2025金牌，实力媲美甚至超越了谷歌的IMO金牌模型，开源AI再次扳回一局。
就在刚刚，DeepSeek 又悄咪咪在 Hugging Face 上传了一个新模型：DeepSeek-Math-V2。顾名思义，这是一个数学方面的模型。它的上一个版本 ——DeepSeek-Math-7b 还是一年多以前发的。当时，这个模型只用 7B 参数量，就达到了 GPT-4 和 Gemini-Ultra 性能相当的水平。相关论文还首次引入了 GRPO，显著提升了数学推理能力。
既然语言可以当序列来学，那图像能不能也当序列来学？
美国加州大学圣地亚哥分校（UCSD）徐升教授对 DeepTech 表示：“很荣幸我们的工作成为 Nature Sensors 期刊的首篇论文，我们第一次通过 AI 的方法实现了在动态下抗运动伪影的人机交互，应用场景包括可穿戴和移动设备的手势控制、机器人遥操作、AR/VR 动作追踪、游戏、康复与辅助设备、工业与军事训练、健康与运动监测、
任务规划+文件系统访问+子agent委托
AI 编程新秀 Verdent AI 创始人陈志杰，不喜欢别人称呼他“陈总”，他说话自然、接地气，在接受 DeepTech 采访期间面对一时拿不准的问题有时会出现长达十秒左右的沉默以用于思考。
最新研究发现，只要把恶意指令写成一首诗，就能让Gemini和DeepSeek等顶尖模型突破安全限制。这项针对25个主流模型的测试显示，面对「诗歌攻击」，百亿美金堆出来的安全护栏瞬间失效，部分模型的防御成功率直接归零。最讽刺的是，由于小模型「读不懂」诗里的隐喻反而幸免于难，而「有文化」的大模型却因为过度解读而全线破防。
前两天，Google发了一个非常有趣的论文： 《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》
真·乘胜追击。