就在刚刚，谷歌Gemma 3来了，1B、4B、12B和27B四种参数，一块GPU/TPU就能跑！而Gemma 3仅以27B就击败了DeepSeek 671B模型，成为仅次于DeepSeek R1最优开源模型。
乙巳新春，中国的推理大模型DeepSeek R1火爆全球。作为一款在推理能力上媲美OpenAI的o1且收费标准远低于o1的国产大模型，DeepSeek一时间在国内刮起一股扑面而来的全民AI风潮，并不令人意外，但这款来自大厂体系外创业团队的开源大模型，经由数位外国商界领袖与技术大佬口碑相传并最终形成在外国新闻媒体上“刷屏”的效果，则是非常耐人寻味了。
前段时间，幻方科技、DeepSeek 创始人梁文锋亲自挂名的一篇论文传遍了全球互联网。
武汉大学等发布了一篇大型视觉语言模型（LVLMs）安全性的综述论文，提出了一个系统性的安全分类框架，涵盖攻击、防御和评估，并对最新模型DeepSeek Janus-Pro进行了安全性测试，发现其在安全性上存在明显短板。
2024 年 9 月 22 日，三位年少有为怀揣创业理想的有志青年，来到了特工宇宙杭州线下办公室，一起交流 AI 搜索的技术和未来。
从今天这个视角来看，DeepSeek 等国内外大模型能力是越来越强大了，大家都说 2025 年 AI 应用还会持续爆发。但对于企业来说，有了大模型，那场景都有啥，应用又长啥样？
继DeepSeek 之后，一款由国内开发的通用AI Agent产品也引发热议——
杜克大学计算进化智能中心的最新研究给出了警示性答案。团队提出的 H-CoT（思维链劫持）的攻击方法成功突破包括 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1、Gemini 2.0 Flash Thinking 在内的多款高性能大型推理模型的安全防线：在涉及极端犯罪策略的虚拟教育场景测试中，模型拒绝率从初始的 98% 暴跌至 2% 以下，部分案例中甚至出现从「谨慎劝阻」到「主动献策」的立场反转。
见识过32B的QwQ追平671的DeepSeek R1后——刚刚，7B的DeepSeek蒸馏Qwen模型超越o1又是怎么一回事？新方法LADDER，通过递归问题分解实现AI模型的自我改进，同时不需要人工标注数据。
让人感到非常费解的是，在这些媒体口中如此“王炸”的 AI 突破，在海外几乎没有什么讨论，这与 DeepSeek 墙内开花墙外香，海外各路 AI 大神们甘当自来水疯狂吹爆的现象形成了巨大的反差
