技术上，从传统的关键词检索，到RAG，大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景，产生更大的价值。不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问，
DeepSeek R1 催化了 reasoning model 的竞争：在过去的一个月里，头部 AI labs 已经发布了三个 SOTA reasoning models：OpenAI 的 o3-mini 和deep research， xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet。
AI引用正确率仅有4.2- 18.5%，用Deep Research就提高了引用正确率吗？似乎用Think&Cite框架的SG-MCTS和过程奖励机制PRM可以解决引用问题，生成可信内容。
嚯，万众期待的GPT-4.5，本周就要空降发布？！部分用户的ChatGPT安卓版本（1.2025.056 测试版）上，已经出现了“GPT-4.5研究预览（GPT-4.5 research preview）”的字样。
相信很多用户已经见识过或至少听说过 Deep Research 的强大能力。
生物学大模型又迎新里程碑！2025 年 2 月 19 日，来自 Arc Institute、英伟达、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的科学家们，联合发布了生物学大模型 Evo2。
知名博主 Ben Thompson 在使用 Deep Research 后写的一篇 Deep Research and Knowledge Value[1]，谈到了在信息搜索上带来的价值。
世界模型（World Model）作为近年来机器学习和强化学习的研究热点，通过建立智能体对其所处环境的一种内部表征和模拟，能够加强智能体对于世界的理解，进而更好地进行规划和决策。
近日，美国知名播客Invest Like the Best再次访谈了Andreessen Horowitz的联合创始人Marc Andreessen，在访谈中，Marc和主播Patrick深入探讨了AI正在重塑技术和地缘政治的重大变革，并讨论了DeepSeek的开源人工智能以及其大国技术竞争中的意义，此外，他们还分享了对全球权力结构演变的看法，以及风险投资行业整体的转型。
最初，查询扩展是为那些靠关键词匹配来判断相关性的搜索系统设计的，比如 tf-idf 或其他稀疏向量方案。这类方法有些天然的缺陷：词语稍微变个形式，像 "ran" 和 "running"，或者 "optimise" 和 "optimize"，都会影响匹配结果。虽然可以用语言预处理来解决一部分问题，但远远不够。技术术语、同义词和相关词就更难处理了。
