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今年 1 月，DeepSeek R1 引爆了全球科技界，它创新的方法，大幅简化的算力需求撼动了英伟达万亿市值，更引发了全行业的反思。在通往 AGI（通用人工智能）的路上，我们现在不必一味扩大算力规模，更高效的新方法带来了更多的创新可能。
关注NLP领域的人们，一定好奇「语言模型能做什么？」「什么是o1？」「为什么思维链有效？」
DeeSeek R1横空出世撼动了整个硅谷，这波AI恐惧仍在蔓延扩散。奥特曼、OpenAI首席研究官不得不发文承认DeeSeek的技术突破，预告未来会加快新模型的发布。与此同时，研究人员们也纷纷展开了对DeepSeek技术的深入分析。
ETH Zurich等机构提出了推理语言模型（RLM）蓝图，超越LLM局限，更接近AGI，有望人人可用o3这类强推理模型。
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。
OpenAI的新Scaling Law，含金量又提高了。
赶在放假前，支棱起来的国产 AI 大模型厂商井喷式发布了一大堆春节礼物。前脚 DeepSeek-R1 正式发布，号称性能对标 OpenAI o1 正式版，后脚 k1.5 新模型也正式登场，表示性能做到满血版多模态 o1 水平。
人大清华团队提出Search-o1框架，大幅提升推理模型可靠性。尤其是「文档内推理」模块有效融合了知识学习与推理过程，在「搜索+学习」范式基础上，使得模型的推理表现与可靠性都更上一层楼。
o1背后的推理原理，斯坦福和伯克利帮我们总结好了！
意图识别及其在智能设计中的应用