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在“灵晟”国产超算登顶最新一期全球超级计算机TOP500榜单后，清程极智与“灵晟”联合完成纯CPU MoE模型分布式推理方案：16节点即可流畅运行DeepSeek-V3/R1-671B模型，在batch_size=2048时，输出吞吐量与80张主流GPU集群相当。
AI Pin凉了，Rabbit R1凉了，Lookie和Nuna吃灰率也很高。就算是Plaud，也还是23年底录音笔+AI总结的形态。
外界第一次认识苏度，是在今年 4 月。彼时，sudo R1 的开放物体抓取能力给行业留下深刻印象：在开放环境中面对随机物体，机器人能够稳定完成抓取。抓取，这是一个足够基础、又足够难的技能。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分，却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里，发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
你从桌上端起一杯水，大脑用了不到一秒，同时完成三件事： 估算杯子的重量，预判水面晃动的幅度，顺便绕开了旁边那个玻璃杯。
就在今天凌晨，哈佛博士Douglas Yao在X宣布，研发了一款针对阿尔茨海默病的新药PAC-832，引发了数百人的围观。这是世界上第一个选择性GalR1拮抗剂，创始人表示全程使用了机器人自动化技术和AI大模型。
昨晚，开发者sir1st发布了Hermes Agent桌面版：Hermes Desktop，将先前很多人在用的Hermes Web UI打包塞进了一个桌面应用程序中，养马人不仅可以逃离命令行界面，这下连浏览器都不用打开了。
随着 o1/R1 等推理模型的发展 [1][2]，「让模型多想一会儿」几乎成了提升复杂推理能力的标准方案。更长的 Chain-of-Thought、更大的测试时计算、更深的内部推理，都在用更多计算换取更可靠的答案。
浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1，不改架构、不要3D数据，纯靠强化学习就让视频生成模型学会了“理解”三维世界。World-R1 的出发点很简单：预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了，只是“沉睡”着。用强化学习把它叫醒就行。