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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。
人类通过课堂学习知识，并在实践中不断应用与创新。那么，多模态大模型（LMMs）能通过观看视频实现「课堂学习」吗？新加坡南洋理工大学S-Lab团队推出了Video-MMMU——全球首个评测视频知识获取能力的数据集，为AI迈向更高效的知识获取与应用开辟了新路径。
DeepSeek的爆火，让AI大模型在新一年的开年，又一次引起了全球的关注。然而，时至今日全球AI领域还没有完全消化DeepSeek带来的实质影响——这样的模式将给全球、给中国AI领域带来什么样的变局？
字节出了个全新架构，把推理成本给狠狠地打了下去！推理速度相比MoE架构提升2-6倍，推理成本最高可降低83%。
推理大语言模型（LLM），如 OpenAI 的 o1 系列、Google 的 Gemini、DeepSeek 和 Qwen-QwQ 等，通过模拟人类推理过程，在多个专业领域已超越人类专家，并通过延长推理时间提高准确性。推理模型的核心技术包括强化学习（Reinforcement Learning）和推理规模（Inference scaling）。
先是三星宣布智谱的Agentic GLM成为其新手机Galaxy S25的AI能力来源，紧接着The Information爆料，在经历了近一年的模型测试与合作伙伴探索后，苹果终于敲定了中国市场的合作伙伴：阿里巴巴。这意味着，中国iPhone用户很可能在今年迎来一个由国产大模型驱动的iPhone。
科技公司、车企或者是新消费企业，一时间都宣布接入DeepSeekR1大模型。DeepSeek，成了当下的“AI显学”。网易有道、学而思、云学堂行业里做软件的，做内容的，做平台的都宣布接入DeepSeek大模型。
只用4500美元成本，就能成功复现DeepSeek？就在刚刚，UC伯克利团队只用简单的RL微调，就训出了DeepScaleR-1.5B-Preview，15亿参数模型直接吊打o1-preview，震撼业内。