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随着AI工具越来越普及，类似Deep Researh这样的工具越来越好用，科学研究成果呈现爆炸式增长。以arXiv为例，仅2024年10月就收到超过24,000篇论文提交。
国内首个生态环境“AI报告评审专家”已完成土壤污染状况调查报告领域的前期训练，启动上线试运行。日前，无锡市梁溪生态环境局已完成DeepSeek-R1“满血版”大模型本地化部署，通过AI与生态环境业务深度融合，
DeepSeek的横空出世引发大模型算力逻辑的质疑，英伟达股价一度暴跌。然而，黄仁勋却在最新访谈中表示，市场对DeepSeek的理解“完全搞反了”。
DeepSeek啥都开源了，就是没有开源训练代码和数据。现在，开源RL训练方法只需要用1/30的训练步骤就能赶上相同尺寸的DeepSeek-R1-Zero蒸馏Qwen。
OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？
不到10美元，3B模型就能复刻DeepSeek的顿悟时刻了？来自荷兰的开发者采用轻量级的RL算法Reinforce-Lite，把复刻成本降到了史上最低！同时，微软亚研院的一项工作，也受DeepSeek-R1启发，让7B模型涌现出了高级推理技能。
DeepSeek-R1及其蒸馏版本模型突破了AI Reasoning和大规模AI性能的新基准，其中DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，已经在推理和问题求解上树立了新的标准。本次研究聚焦于如何利用已有的机器进行模型部署，使用这些先进的模型进行开发和研究。
美国AI云服务商Together AI宣布完成3.05亿美元B轮融资，估值高达33亿美元！该公司押注开源模型，提供包括DeepSeek-R1在内的200多个模型API服务，并出租GPU算力，年收入已超1亿美元。
众所周知，目前 DeepSeek R1 有一个很大的痛点是不支持 Function Call 的。GitHub 上有许多开发者都表达了这一诉求。
DeepSeek-R1这样的推理模型有着强大的深度思考能力，但也有着一些不同于通用模型的特点与用法，比如不支持函数调用，不支持结构化输出，o1甚至不支持系统提示(System Prompt)等。尽管这和它们的使用场景有关，但有时也会带来不便。今天我们就来说说结构化输出这个常见的问题。