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。
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。
瞄准推理时扩展（Inference-time scaling），DeepMind新的进化搜索策略火了！ 所提出的“Mind Evolution”（思维进化），能够优化大语言模型（LLMs）在规划和推理中的响应。
OpenAI的新Scaling Law，含金量又提高了。
对 LLM 来说，Pre-training 的时代已经基本结束了。视频模型的 Scaling Law，瓶颈还很早。具身智能：完全具备人类泛化能力的机器人，在我们这代可能无法实现
下一代 AI 的发展，似乎遇到了难以逾越的瓶颈。去年 12 月，OpenAI 在 ChatGPT 两周年期间连续发布了 12 天，我们期待的新一代大模型 GPT-5 却从头到尾没有踪影。
我亲眼见证了数据量的爆炸式增长以及行业的巨额投入。当时就很明显，AI是推动这些数据增长背后的关键动力。那是一个非常有趣的时刻——Meta正在完成“移动优先”的过渡，开始迈向“AI 优先”。
来了来了，月之暗面首个「满血版o1」来了！这是除OpenAI之外，首次有多模态模型在数学和代码能力上达到了满血版o1的水平。
近期关于 scaling law 的讨论甚嚣尘上，很多观点认为 scale law is dead. 然而，我们认为，高质量的 “无监督” 数据才是 scaling law 的关键，尤其是教科书级别的高质量的知识语料。此外，尽管传统的语料快枯竭了，但是互联网上还有海量的视频并没有被利用起来，它们囊括了丰富的多种模态的知识，可以帮助 VLMs 更好好地理解世界。
对于 LLM，推理时 scaling 是有效的！这一点已经被近期的许多推理大模型证明：o1、o3、DeepSeek R1、QwQ、Step Reasoner mini……
