Deepseek妙语连珠，是否触达了人类语言的根源？
Deepseek妙语连珠，是否触达了人类语言的根源？当我们惊叹于Deepseek的妙语连珠时，是否正目睹硅基系统对人类语言本源的复刻？那在服务器集群中奔流的矩阵运算，与人脑皮层间跳跃的神经电波，究竟共享着怎样的“语言密码”？
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8243 点击 2025-02-10 20:05
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当我们惊叹于Deepseek的妙语连珠时，是否正目睹硅基系统对人类语言本源的复刻？那在服务器集群中奔流的矩阵运算，与人脑皮层间跳跃的神经电波，究竟共享着怎样的“语言密码”？
DeepSeek的含金量还在上升，一个半个周末过去发生这些大事：国家超算互联网平台上线DeepSeek-R1，最高支持671B的满血版。达摩院玄铁芯片成功适配DeepSeek-R1系列蒸馏模型，在RISC-V架构CPU和端侧平台打开新的应用空间。
针对视频生成中的运动一致性难题，Meta GenAI团队提出了一个全新框架VideoJAM。VideoJAM基于主流的DiT路线，但和Sora等纯DiT模型相比，动态效果直接拉满：
传统的偏好对⻬⽅法，如基于⼈类反馈的强化学习（RLHF）和直接偏好优化（DPO），依赖于训练过程中的模型参数更新，但在⾯对不断变化的数据和需求时，缺乏⾜够的灵活性来适应这些变化。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
近日，北京航空航天大学的研究团队基于 TinyLLaVA_Factory 的原项目，推出小尺寸简易视频理解框架 TinyLLaVA-Video，其模型，代码以及训练数据全部开源。在计算资源需求显著降低的前提下，训练出的整体参数量不超过 4B 的模型在多个视频理解 benchmark 上优于现有的 7B + 模型。
xAI、谷歌DeepMind和Anthropic的CEO们纷纷对DeepSeek的技术创新性提出质疑，认为其并未带来实质性的科学突破。AI大佬纷纷泼冷水，到底是技术讨论还是各怀目的？
DreamTech，由牛津大学、南京大学等顶尖高校研究者组成的AI创业团队，在春节期间公布了他们在3D生成方向上的新工作成果——Neural4D 2.0（初版名为Direct3D），提出了创新性的3D Assembly Generation算法思路及更高效的模型架构
就在刚刚，AIME 2025 I数学竞赛的大模型参赛结果出炉，o3-mini取得78%的最好成绩，DeepSeek R1拿到了65%，取得第四名。然而一位教授却发现，某些1.5B小模型竟也能拿到50%，莫非真的存在数据集污染？
图像生成模型，也用上思维链（CoT）了！此外，作者还提出了两种专门针对该任务的新型奖励模型——潜力评估奖励模型。（Potential Assessment Reward Model，PARM）及其增强版本PARM++。