没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。
今年 4 月，围绕“华为芯片效率是否超越国际主流 AI 芯片和架构”的问题，网上曾引发一场激烈争论。
测试时扩展（Test-Time Scaling）极大提升了大语言模型的性能，涌现出了如 OpenAI o 系列模型和 DeepSeek R1 等众多爆款。那么，什么是视觉领域的 test-time scaling？又该如何定义？
几天前，没有预热，没有发布会，DeepSeek 低调上传了 DeepSeek R1（0528）的更新。
DeepSeek 猝不及防地更新了，不是 R2，而是 R1 v2。
近半年来，OpenAI 形象开始变得灰暗： 团队骨干相继离职引发猜疑、组织转型遭受口诛笔伐、GPT-4.5/Sora 等模型表现不及预期，还有被 DeepSeek R1 打破的叙事神话……
在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。在今年 2 月的 DeepSeek 开源周中，大模型推理过程中并行策略和通信效率的深度优化成为重点之一。
当技术范式重构，强者也不得不重新起跑。
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。
