随着 Deepseek 等强推理模型的成功，强化学习在大语言模型训练中越来越重要，但在视频生成领域缺少探索。复旦大学等机构将强化学习引入到视频生成领域，经过强化学习优化的视频生成模型，生成效果更加自然流畅，更加合理。并且分别在 VDC（Video Detailed Captioning）[1] 和 VBench [2] 两大国际权威榜单中斩获第一。
新芒xAI今天注意到，备受关注的全球顶级域名 AI.com 跳转目标近日发生变更。目前访问 AI.com 会跳转至一个全新的、充满神秘感的网站。此前该域名曾指向人工智能初创公司 DeepSeek 的相关页面，但根据最新观察，AI.com 现已解绑 DeepSeek。
最近，我撞见了一个 DeepSeek 又“认真”又“拧巴”的怪异场景。
就在昨天，深耕语音、认知智能几十年的科大讯飞，发布了全新升级的讯飞星火推理模型 X1。不仅效果上比肩 DeepSeek-R1，而且我注意到一条官方发布的信息——基于全国产算力训练，在模型参数量比业界同类模型小一个数量级的情况下，整体效果能对标 OpenAI o1 和 DeepSeek R1。
继接入 DeepSeek 后，APPSO 发现名为「元宝」的 AI 助手目前已经正式入驻微信。现在，你可以在微信框搜索「元宝」，亦或者直接扫描二维码图片，将其添加到通讯录，即可与它展开对话。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
Qwen 3还未发布，但已发布的Qwen系列含金量还在上升。2个月前，李飞飞团队基于Qwen2.5-32B-Instruct 模型，以不到50美元的成本训练出新模型 S1-32B，取得了与 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek 的 R1 等尖端推理模型数学及编码能力相当的效果。如今，他们的视线再次投向了这个国产模型。
由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
晚点：过去将近 6 个月，AI 领域最重要的两件事，一是 OpenAI 去年 9 月 o1 发布，另一个是近期 DeepSeek 在发布 R1 后掀起全民狂潮。我们可以从这两个事儿开始聊。你怎么看 o1 和 R1 分别的意义？
在春节的 DeepSeek 大热后，大模型也更多走进了大家的生活。我们越来越多看到各种模型在静态的做题榜单击败人类，解决各种复杂推理问题。但这些静态的测试与模型在现实中的应用还相去甚远。模型除了能进行对话，还在许多更复杂的场景中以各种各样的方式与人类产生互动。除了对话任务外，如何实现大模型与人的实时同步交互协作越来越重要。
