本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
DeepSeek开源第二弹如期而至。这一次，他们把MoE模型内核库开源了，支持FP8专为Hopper GPU设计，低延迟超高速训练推理。
只刷逻辑益智题，竟能让 AI 数学竞赛水平大幅提升？
Clay 集成了75+ 数据提供商（如 LinkedIn、Clearbit、Salesforce），并内置 AI Agent 进行客户研究、销售数据充实和个性化营销。通过无代码/低代码方式，用户可以拖拽式操作进行数据整合、自动化外联和个性化营销，提高业务增长效率。
OpenAI与微软的关系出现严重裂痕，主要原因是微软开始开发自己的大型语言模型，并聘请了Mustafa Suleyman，并且OpenAI首次使用非微软的数据中心。
下周即将发布的AI汇总，太热闹了！Sam亲口宣布要下周发布，一些媒体也报道微软已经开始给GPT4.5和GPT5准备服务器昨天Claude网站更新了，有网友发现有一行提示“Try Anthropic‘s new thinking model”，这意味着Claude有新模型要发了！
不到10美元，3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了？来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite，把复刻成本降到了史上最低！同时，微软亚研院的一项工作，也受DeepSeek-R1启发，让7B模型涌现出了高级推理技能。
微软研究院创建了 Muse，这是首个能够根据视觉或玩家控制器动作生成游戏环境的生成性 AI 模型。它理解 3D 游戏世界和游戏物理，并能够对玩家与游戏的互动做出反应。
想象一下，一个放在手掌上的芯片，能解决当今地球上所有计算机加起来都无法解决的问题。
RedStone是一个高效构建大规模指定领域数据的处理管道，通过优化数据处理流程，从Common Crawl中提取了RedStone-Web、RedStone-Code、RedStone-Math和RedStone-QA等数据集，在多项任务中超越了现有开源数据集，显著提升了模型性能。
