这项尝试只用到了 R1 模型和基本验证器，没有针对 R1 的工具，没有对专有的英伟达代码进行微调。其实根据 DeepSeek 介绍，R1 的编码能力不算顶尖。
【新智元导读】仅凭测试时Scaling，1B模型竟完胜405B！多机构联手巧妙应用计算最优TTS策略，不仅0.5B模型在数学任务上碾压GPT-4o，7B模型更是力压o1、DeepSeek R1这样的顶尖选手。
这应该是我知道的第一家有自己大模型的大厂，第一次在面向C端的AI助手应用中，第一次接入DeepSeek R1。这个意义影响还是非常深远的，腾讯在AI这一步上，好像走的格外的开放，从之前的批量开源MoE、混元绘图模型、混元视频模型、混元3D模型，还有今天这神之一手接入DeepSeek R1。
多模态大模型理解真实世界的水平到底如何？
最近，全球科技行业的焦点无疑落在了DeepSeek引发的热潮之上。几乎在一夜之间，全球市场对中国AI大模型及其相关产业的态度发生了180度转变——从此前的“过度悲观”瞬间跳跃至“极度乐观”，2025也似乎成为中美AI对决元年。
DeepSeek 最近的爆火程度令人咋舌。短短20天内用户量就突破3000万，导致官方服务器几乎天天处于过载状态。虽然市面上已经涌现出不少第三方接入平台，但这些平台大多针对个人用户，对开发者和企业的需求难以满足。
还在用枯燥的数学题和编程题测试AI？落伍啦！现在，打游戏就能测出AI的真实力。GameArena团队打造的Roblox新游《AI空间逃脱》，让你在紧张刺激的密室逃脱中，顺便就把AI模型的推理能力给评估了。这不仅比传统测试方法更有趣，还能生成宝贵的游戏数据，帮助开发者更全面地了解AI的强项与短板。
开源推理大模型新架构来了，采用与Deepseek-R1/OpenAI o1截然不同的路线： 抛弃长思维链和人类的语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。
这一篇文章来源于我自己的困惑而进行的探索和思考，再进行多次讨论后总觉隔靴搔痒，理解不透彻。 而在我自己整理后，发现已经有小伙伴点明了他们的区别。但是因为了解深度的不够，即使告诉了答案，我也无法理解，总有隔靴搔痒之感。
复旦新研究揭示了AI系统自我复制的突破性进展，表明当前的LLM已具备在没有人类干预的情况下自我克隆的能力。这不仅是AI超越人类的一大步，也为「流氓AI」埋下了隐患，带来前所未有的安全风险。
