本文介绍了Search-R1技术，这是一项通过强化学习训练大语言模型进行推理并利用搜索引擎的创新方法。实验表明，Search-R1在Qwen2.5-7B模型上实现了26%的性能提升，使模型能够实时获取准确信息并进行多轮推理。本文详细分析了Search-R1的工作原理、训练方法和实验结果，为AI产品开发者提供了重要参考。
皮衣老黄，带着最强AI芯片GB300闪亮登场“AI超级碗”GTC，燃爆全场！
多模态大模型虽然在视觉理解方面表现出色，但在需要深度数学推理的任务上往往力不从心，尤其是对于参数量较小的模型来说更是如此。
全球首个开源多模态推理大模型来了！38B参数模型性能直逼DeepSeek-R1，同尺寸上横扫多项SOTA。而这家中国公司之所以选择无偿将技术思路开源，正是希望同DeepSeek一样，打造开源界的技术影响力。
在春节的 DeepSeek 大热后，大模型也更多走进了大家的生活。我们越来越多看到各种模型在静态的做题榜单击败人类，解决各种复杂推理问题。但这些静态的测试与模型在现实中的应用还相去甚远。模型除了能进行对话，还在许多更复杂的场景中以各种各样的方式与人类产生互动。除了对话任务外，如何实现大模型与人的实时同步交互协作越来越重要。
25年开年以来，AI发展如火如荼，DeepSeek R1、OpenAI CUA、Manus等重要创新层出不穷，眼花缭乱。这里我将最近一个月以来的思考总结一下，对25年AI发展趋势做几点预判。
7B小模型+3.8万条训练数据，就能让音频理解和推断评测基准MMAU榜单王座易主？
百度文心大模型重磅更新，刚刚如期而至。
近段时间，推理模型 DeepSeek R1 可说是 AI 领域的头号话题。用过的都知道，该模型在输出最终回答之前，会先输出一段思维链内容。这样做可以提升最终答案的准确性。
全面评估大模型电商领域能力，首个聚焦电商基础概念的可扩展问答基准来了！
