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过去两年，大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上，推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B，开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看，它们似乎只是思考得更久了：更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute，成为最常被引用的解释。
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek（深度求索）正式发布了 DeepSeek-R1 模型，并由此开启了新的开源 LLM 时代。在 Hugging Face 刚刚发布的《「DeepSeek 时刻」一周年记》博客中，DeepSeek-R1 也是该平台上获赞最多的模型。
「服务器繁忙，请稍后再试。」
昨晚夜里快12点，AI视频公司PixVerse毫无预兆的发了一个项目。PixVerse R1，下一代实时世界生成模型。这玩意你看文字，可能不是很好理解，我直接放一个官方的demo视频，大家的感觉应该会强一些。
GRPO 是促使 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一。最近一两年，GRPO 及其变体因其高效性和简洁性，已成为业内广泛采用的强化学习算法。
几天前，DeepSeek 毫无预兆地更新了 R1 论文，将原有的 22 页增加到了现在的 86 页。新版本充实了更多细节内容，包括首次公开训练全路径，即从冷启动、训练导向 RL、拒绝采样与再微调到全场景对齐 RL 的四阶段 pipeline，以及「Aha Moment」的数据化验证等等。
两天前，DeepSeek悄无声息地把R1的论文更新了，从原来22页「膨胀」到86页。DeepSeek向世界证明：开源不仅能追平闭源，还能教闭源做事！
具身智能是2025年的最大的“泡沫”吗？年初，宇树突然放大招，发布了5900美元的R1人形机器人。要知道，就在一年前，业内普遍认为人形机器人的成本底线还在2到3万美元，宇树这一招，相当于把整个行业的价格预期直接打碎。
我们不会和 Meta 竞价，即便待遇远低于对方，核心人才仍愿意留在 OpenAI，只因大家坚信这里的发展潜力和 AGI 愿景。
多模态大语言模型（MLLMs）已成为AI视觉理解的核心引擎，但其在真实世界视觉退化（模糊、噪声、遮挡等）下的性能崩溃，始终是制约产业落地的致命瓶颈。