年薪最高53万美元，OpenAI机器人团队，叒叒叒招人了！最新消息，OpenAI正在招募机器人底层技术模型开发人员，年薪29.5-53万美元（约合人民币214-385万）。
在 R1 推理模型大火之后，全民接力集成 DeepSeek，有硅基流动这样的大模型云服务平台、有腾讯元宝这样的 Chatbot，甚至微信这样的顶流。但是，AI 图片类产品却鲜少有接入 DeepSeek R1 的新闻，而从 DeepSeek-R1 发布到 Krea 宣布上线新功能仅仅 10 天，这个反应应该是图像产品中最快的。
Anthropic 最近动作不断。
2025年伊始，DeepSeek的落地引起了时代的科技大震荡，而随着其爆红，国内网友也玩出了各种新花样：年轻人深夜用它算命、股民根据它的建议炒股、单身贵族把它当“赛博月老”寻姻缘......不少人甚至和其谈起了恋爱。他（她）们把自己的理想型输入AI模型，用话术和AI“产崽”，打造一个私人订制版的“完美恋人”。
谷歌DeepMind 研究科学家 Nicholas Carlini，一位机器学习和计算机安全领域的大牛。以最贴近现实实用的角度，分享了他对大模型的看法，以及自己对大模型应用的50个案例。
本文构建了新的多轮组合图像检索数据集和评测基准FashionMT。其特点包括：（1）回溯性：每轮修改文本可能涉及历史参考图像信息（如保留特定属性），要求算法回溯利用多轮历史信息；（2）多样化：FashionMT包含的电商图像数量和类别分别是MT FashionIQ的14倍和30倍，且交互轮次数量接近其27倍，提供了丰富的多模态检索场景。
满血版DeepSeek R1部署A100，基于INT8量化，相比BF16实现50%吞吐提升！ 美团搜推机器学习团队最新开源，实现对DeepSeek R1模型基本无损的INT8精度量化。
通过针对视觉的细分类、目标检测等任务设计对应的规则奖励，Visual-RFT 打破了 DeepSeek-R1 方法局限于文本、数学推理、代码等少数领域的认知，为视觉语言模型的训练开辟了全新路径！
DeepSeek MoE“变体”来了，200美元以内，内存需求减少17.6-42%！ 名叫CoE（Chain-of-Experts），被认为是一种“免费午餐”优化方法，突破了MoE并行独立处理token、整体参数数量较大需要大量内存资源的局限。
基于内置思维链的思考方法为解决多轮会话中存在的问题提供了研究方向。按照思考方法收集训练数据集，通过有监督学习微调大语言模型；训练一个一致性奖励模型，并将该模型用作奖励函数，以使用强化学习来微调大语言模型。结果大语言模型的推理能力和计划能力，以及执行计划的能力得到了增强。
