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一期长达5小时的播客，究竟谁在听？MIT人工智能研究员、知名播客主持人及科技传播者Lex Fridman的对谈节目《Lex Fridman Podcast》近期推出了有关DeepSeek的一期内容： 截至3月7日，这一期节目在YouTube上获得了178万播放量和2.5万like（点赞），对DeepSeek所代表的AI大模型革新的解读，获得了大量科技界、商界从业者的关注。
LeCun最新访谈，对DeepSeek一顿猛夸。 他表示，DeepSeek是一项很出色的成果，它的开源不只是成果创造者受益，全世界都能从中受益。
GRPO训练又有新的工具链可以用，这次来自于ModelScope魔搭社区。
DeepSeek-R1 等模型通过展示思维链（CoT）让用户一窥大模型的「思考过程」，然而，模型展示的思考过程真的代表了模型的内在推理机制吗？在医疗诊断、自动驾驶、法律判决等高风险领域，我们能否真正信任 AI 的决策？
生成式AI正重塑众多行业格局！传统搜索、网站与自由开发者、教育科技等行业受到冲击。AI对行业变革又有哪些推动作用？答案就在报告中。
起猛了，DeepSeek开口说话了。而且是超低延迟实时秒回，还可以随时打断的那种，先来看一段VCR：DeepSeek以及其他任意大模型接入这样的高质量对话引擎，全程只需要两行代码。
当你凝视AI，AI也在凝视你。
32B小模型在超硬核「时间线索」推理谜题中，一举击败了o1、o3-mini、DeepSeek-R1，核心秘密武器便是GRPO，最关键的是训练成本暴降100倍。
随着 DeepSeek-R1 的流行与 AI4Math 研究的深入，大模型在辅助形式化证明写作方面的需求日益增长。作为数学推理最直接的应用场景，形式化推理与验证（formal reasoning and verification），也获得持续关注。
见识过32B的QwQ追平671的DeepSeek R1后——刚刚，7B的DeepSeek蒸馏Qwen模型超越o1又是怎么一回事？新方法LADDER，通过递归问题分解实现AI模型的自我改进，同时不需要人工标注数据。