自一月以来， DeepSeek 在 AI 领域引发了极大的热度，也出现了大量分析文章。其中来自 Leonis Capital 于 2.6 发表于 Substack 上的文章：「DeepSeek: A Technical and Strategic Analysis for VCs and Startups」
自春节以来，DeepSeek 就一直是 AI 领域最热门的关键词，甚至可能没有之一，其官方 App 成为了史上最快突破 3000 万日活的应用。最近一段时间，各家 AI 或云服务厂商更是掀起了部署 DeepSeek-R1 服务的狂潮，甚至让薅羊毛的用户们都有点忙不过来了。
最新大语言模型推理测试引众议，DeepSeek R1常常在提供错误答案前就“我放弃”了？？ Cursor刚刚参与了一项研究，他们基于NPR周日谜题挑战（The Sunday Puzzle），构建了一个包含近600个问题新基准测试。
让DeepSeek代替Claude思考，缝合怪玩法火了。原因无它：比单独使用DeepSeek R1、Claude Sonnet 3.5、OpenAI o1模型的效果更好。DeepClaude应用本身100%免费且开源，在GitHub上已揽获3k星星（当然API要用自己的）。
判断哪些是凑热闹的供应商
近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其成功秘诀在于数据规模化、严格验证和模型扩展。
一个简单的笑脸😀可能远不止这么简单？最近，AI大神Karpathy发现，一个😀竟然占用了多达53个token！这背后隐藏着Unicode编码的哪些秘密？如何利用这些「隐形字符」在文本中嵌入、传递甚至「隐藏」任意数据。更有趣的是，这种「数据隐藏术」甚至能对AI模型进行「提示注入」！
最近，DeepSeek 很热，是个好 AI，但不是每个人都能用上。
这项尝试只用到了 R1 模型和基本验证器，没有针对 R1 的工具，没有对专有的英伟达代码进行微调。其实根据 DeepSeek 介绍，R1 的编码能力不算顶尖。
【新智元导读】仅凭测试时Scaling，1B模型竟完胜405B！多机构联手巧妙应用计算最优TTS策略，不仅0.5B模型在数学任务上碾压GPT-4o，7B模型更是力压o1、DeepSeek R1这样的顶尖选手。
