时隔两月，Baichuan-M2 Plus重磅出世！成为业内首个循证增强的医疗大模型，幻觉要比DeepSeek-R1低3倍，可信度比肩资深临床专家。新模型将「循证医学」理念深度融入训练和推理，通过首创「六源循证范式」，模拟人类医生思维，有效辨别不同层级医学证据、评估其可靠性，并在回答中优先引用高等级证据。
年初的 DeepSeek-R1，带来了大模型强化学习（RL）的火爆。无论是数学推理、工具调用，还是多智能体协作，GRPO（Group Relative Policy Optimization）都成了最常见的 RL 算法。
整个Hugging Face的趋势版里，前4有3个OCR，甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活，说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里，有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比，也有很多人都在问，能不能再解读一下百度那个OCR模型（也就是PaddleOCR-VL）。
太卷了，DeepSeek-OCR刚发布不到一天，智谱就开源了自家的视觉Token方案——Glyph。既然是同台对垒，那自然得请这两天疯狂点赞DeepSeek的卡帕西来鉴赏一下：
DeepSeek最新开源的模型，已经被硅谷夸疯了！
昨天晚上闲着没事,想在 DeepSeek 搜一下 AI 博主有哪些可以学习的。 结果没想到,搜索结果里竟然出现了我自己。 内心 OS:祖坟冒青烟了,妈妈我出息了,我被 AI 认证了,以后简历可以写被
AI新突破！DeepSeek-OCR以像素处理文本，压缩率小于1/10，基准测试领跑。开源一夜4.4k星，Karpathy技痒难耐，展望视觉输入的通用性。
“我有两张券，分别为满1000减140、满2000减280，我看中商品的价格分别为……分两次结算怎么凑单最划算？”双11开启后，在社交平台上，有人向Deepseek抛出这个问题。
刚刚，DeepSeek 推出了全新的视觉文本压缩模型 DeepSeek-OCR。 该模型最大的突破在于极高的压缩效率： 20 个节点每天可处理 3300 万页数据，硬件要求仅为 A100-40G。
这世上有太多 AI benchmark 了，但没有一个 benchmark 能让你心跳加速。 直到近日，AlphaArena 出现了。 这是由初创团队 NOF1 推出的一个「AI 炒币实盘竞技场」，现在已开放全网围观：竞技场地址：https://nof1.ai/
