原生多模态Llama 4终于问世，开源王座一夜易主！首批共有两款模型Scout和Maverick，前者业界首款支持1000万上下文单H100可跑，后者更是一举击败了DeepSeek V3。目前，2万亿参数巨兽还在训练中。
语言是离散的，所以适合用自回归模型来生成；而图像是连续的，所以适合用扩散模型来生成。在生成模型发展早期，这种刻板印象广泛存在于很多研究者的脑海中。
DeepSeek新论文来了！在清华研究者共同发布的研究中，他们发现了奖励模型推理时Scaling的全新方法。DeepSeek R2，果然近了。
随着DeepSeek R1、OpenAI GTP-4o、Antropic Claude3.7、xAI Grok3纷至沓来，AI大模型已然变成巨头的游戏，“百模大战”也成为了过去式。到了2025年，让用户先把AI用起来，也已经成为了一众厂商的共识。
2025 年，DeepSeek 爆火带动传统产品的智能化升级，如传统玩具向 AI 玩具转型。央视新闻调查数据显示，2025 年 1 月，国内某电商平台面向 3-6 岁儿童的 AI 早教玩具销量环比增长 6 倍。咨询公司 IMARC 的预测数据显示，2024 年全球 AI 玩具市场规模已达 181 亿美元，预计到 2033 年将增长至 600 亿美元。
众所周知，DeepSeek R1 这种模型在推理任务上很能打，尤其是在数学和编程这些逻辑性强的领域。那么我们能直接把这种强大的推理能力搬到 DeepSearch 这种需要动态规划、多轮交互的深度搜索场景里吗？
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
AI社区掀起用大模型玩游戏之风！例如国外知名博主让DeepSeek和Chatgpt下国际象棋的视频在Youtube上就获得百万播放，ARC Prize组织最近也发布了一个贪吃蛇LLM评测基准SnakeBench。
晚点：过去将近 6 个月，AI 领域最重要的两件事，一是 OpenAI 去年 9 月 o1 发布，另一个是近期 DeepSeek 在发布 R1 后掀起全民狂潮。我们可以从这两个事儿开始聊。你怎么看 o1 和 R1 分别的意义？
DeepSeek 今年春节火遍中国之后，腾讯是第一个全线产品尽数接入的巨头，从微信、QQ 到腾讯自己的 AI 助手元宝和才上线几个月的工作台产品 ima。这被认为是腾讯 AI 投入爆发的开始。
