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OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
最近，我撞见了一个 DeepSeek 又“认真”又“拧巴”的怪异场景。
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
推理模型与普通大语言模型有何本质不同？它们为何会「胡言乱语」甚至「故意撒谎」？Goodfire最新发布的开源稀疏自编码器（SAEs），基于DeepSeek-R1模型，为我们提供了一把「AI显微镜」，窥探推理模型的内心世界。
“DeepSeek，评价一下第三届中国AIGC产业峰会”：
据《纽约时报》报道，特朗普政府正考虑对中国AI公司DeepSeek实施新的限制措施，包括禁止其采购英伟达AI芯片，并可能限制美国用户访问其AI服务。这一举措是特朗普政府加速人工智能领域中美竞争战略的一部分。自DeepSeek以破坏性创新震撼硅谷与华尔街以来，美国政府内部已开始权衡多种应对方案，旨在限制中国获取美国核心技术、以及进入美国消费者市场的能力。
根据DeepSeek过往的产品更新周期来看，梁文锋的主场时间又快到了。
这是一份142页的研究论文，本文深入解析了大型推理模型DeepSeek-R1如何通过"思考"解决问题。研究揭示了模型思维的结构化过程，以及每个问题都存在甜蜜点"最佳推理区间"的惊人发现。这标志着"思维学"这一新兴领域的诞生，为我们理解和优化AI推理能力提供了宝贵框架。
面向3D生成，来自VAST和清华大学的自动绑骨框架开源了！3D内容创作领域正经历前所未有的爆发，无论是成熟的传统工作流，还是以VAST（Tripo）为代表的AI驱动生成工具的飞速发展，都体现了市场对高质量3D资产需求的日益激增
推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而，对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作，如提示工程（Prompt Engineering）等方法，而你可能已经发现这些方法存在局限性。