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上海拥有全国1/3的人工智能重点企业、41%的智能芯片产能和日均处理的20PB级城市数据，却在2025年伊始遭遇了尴尬的叩问： 一家总部杭州的初创公司DeepSeek横空出世，其开源大模型的开发者调用量在一周内突破微软亚洲研究院十年累积量，直接促成全球170个国家开发者建立起47万个衍生模型
前两天我也连更两篇，写了怎么用硅基流动的API、秘塔联网搜索调用R1。虽然这俩体验起来都很不错，可很多人还是觉得DeepSeek官方版的最好，就想用官方的，确实这也没毛病。但是DeepSeek官方那边，这两天当然还是很卡。
刚刚，OpenAI奥特曼的最新AI观察出炉：Scaling Law将保持不变，短时间内没有理由停止对AI进行指数增长级的投资！1、AI能力与投入资源呈对数关系 2、AI使用成本每年降低约10倍 3、AI带来的社会经济价值呈超级指数增长
就在不久前，飞书也宣布接入了 DeepSeek-R1，这相当于在我们日常熟悉的办公软件中又探索出了一种全新的 AI 交互方式。
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。
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。
我前几天也一直在写DeepSeek的使用教程，想选出尽量最简单最好上手的方式让大家都能舒服的体验这波热潮。但是我发现，自第一天干崩硅基流动、第二天干崩秘塔AI搜索后，涌现出来的三方平台越来越多了，写不完，根本写不完。
谷歌DeepMind的AI，终于拿下IMO金牌了！六个月前遗憾摘银，如今一举得金，SKEST新算法立大功。这不，它首破解了2009 IMO最难几何题，辅助作图的神来之笔解法让谷歌研究员当场震惊。
今年春节deepseek的爆发，一方面是看到了国内AI的崛起，另一方面也是没能让我们过一个好年。几个朋友就和我说，感觉自己虽然每天都在努力的摄入AI知识，但是发现自己的学习速度还比不上AI的更新速度。
除了o1/o3，OpenAI另一个尚未公开的内部推理模型曝光了。爆料者正是CEO奥特曼本人。据他透露，与全球顶尖程序员相比，当前这一内部模型的编程能力已达Top50，甚至今年年底将排名第一。