过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。
在大语言模型（LLM）加速进入法律、医疗、金融等高风险应用场景的当下，“安全对齐”不再只是一个选项，而是每一位模型开发者与AI落地者都必须正面应对的挑战。
“AI永远无法取代人类”证据-1！
多亏了DeepSeek，开源运动在AI时代更强了
人类从农耕时代到工业时代花了数千年，从工业时代到信息时代又花了两百多年，而 LLM 仅出现不到十年，就已将曾经遥不可及的人工智能能力普及给大众，让全球数亿人能够通过自然语言进行创作、编程和推理。
AI正在彻底改变研发文明，突破传统创新瓶颈。它通过生成创新设计、加速验证评估和高效整合隐性知识，解决成本剧增问题。AI已应用在软件、生命科学等多元行业，打造研发飞轮式正反馈系统，推动人机协作和可扩展创新。
大模型驱动的 AI 智能体（Agent）架构最近讨论的很激烈，其中一个关键争议点在于： 多智能体到底该不该建？
在AI应用中，表格数据的重要性愈发凸显，广泛应用于金融、医疗健康、教育、推荐系统及科学研究领域。
本文第一作者为韩沛煊，本科毕业于清华大学计算机系，现为伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）计算与数据科学学院一年级博士生，接受 Jiaxuan You 教授指导。
6月23日，山西临汾市人民医院发布了《基于DeepSeek AI大模型的智慧医疗应用系统建设项目》，预算金额为1569.264万元，预计采购时间为2025年9月。临汾市人民医院拟采购基于DeepSeek的智慧医疗项目建设一套，其建设内容包含：
