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在刚刚成立的一年多时间里，DeepSeek一直不声不响，V2模型的发布成为其破圈的关键。由于模型结构层面的突破性创新，使得其将模型成本大大降低，也被业内戏称为AI届拼多多。这之后，DeepSeek也真正引发了硅谷的恐慌，OpenAI正迎来一个最强劲的对手。
在达沃斯世界经济论坛上，OpenAI 首席财务官 Sarah Friar 抛出了这颗重磅炸弹，“它们会像真正的同事一样思考问题，遇到困难会后退一步思考，尝试新的解决方案。这不再是科幻，而是即将在 2025 年实现的现实。”
最近这帮人我也不知道是因为啥，连续聊了3天跃问了，就是阶跃星辰那个手机APP。一直看我文章的老粉丝可能知道，跃问在我这儿一直都是iPhone16的AI识图启动器，但是我自己确实已经有段时间没去深度体验了。
就在本周，Kimi 的新模型打开了强化学习 Scaling 新范式，DeepSeek R1 用开源的方式「接班了 OpenAI」，谷歌则把 Gemini 2.0 Flash Thinking 的上下文长度延伸到了 1M。1 月 24 日上午，百川智能重磅发布了国内首个全场景深度思考模型，把这一轮军备竞赛推向了高潮。
这款产品就是百度文库联合百度网盘最新推出的自由画布。在众多1V1对话式Chatbot竞相升级的大潮中，自由画布却另辟蹊径，宣称要“为用户提供一个全方位的创作空间”，让内容创作的全流程得以在同一个平台多线程并行处理，且支持多模态。
“神秘东方力量”DeepSeek给硅谷带来的影响，还在不断泛起涟漪——刚刚，DeepSeek-R1跻身大模型竞技榜前三。以开源、便宜20倍的“身价”与ChatGPT-4o（2024.11.20）并列。
论文一作刘少腾，Adobe Research实习生，香港中文大学博士生（DV Lab），师从贾佳亚教授。主要研究方向是多模态大模型和生成模型，包含图像视频的生成、理解与编辑。作者Tianyu Wang、Soo Ye Kim等均为Adobe Research Scientist。
本周，在阿里云通义千问 Qwen 团队提交的一篇论文中，研究人员发现了目前最热门的 MoE（混合专家模型）训练中存在的一个普遍关键问题，并提出一种全新的方法——通过轻量的通信将局部均衡放松为全局均衡，使得 MoE 模型的性能和专家特异性都得到了显著的提升。
视觉版o1的初步探索，阶跃星辰&北航团队推出“慢感知”。研究人员认为：1）目前多模领域o1-like的模型，主要关注文本推理，对视觉感知的关注不够。2）精细/深度感知是一个复杂任务，且是未来做视觉推理的重要基础。
最近，妙鸭相机在新年之际有了新动作——上线 2.0 版本，支持「拍」Live 动态写真。时隔一年半，它能再次掀起水花吗？