最近，DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展（length scaling），通过强化学习（比如 PPO、GPRO）训练模型生成很长的推理链（CoT），并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。
自 OpenAI 发布 chatgpt 以来，业内除了技术公司、媒体公司比较关注其进展以外，还有一个行业比较关注，那就是战略咨询行业。尤其是最近 GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet 为代表的最新大模型在数据分析、内容生成、编码和复杂推理方面展现出强大能力，与战略咨询工作的核心环节高度相关 。
就在刚刚，美国政府曝光了各界对「AI行动计划」的全部政策建议。OpenAI措辞激烈地表示，DeepSeek让我们看到，必须马上锁死中国AI，必须限制高端GPU芯片和模型权重流向中国！Anthropic同样呼吁：必须立马补上H20这一关键漏洞，并且严控H100的门槛。
现在，AI 产品仅仅只靠机器人尬聊，已经留不住用户了，这是显而易见的新共识。
当前，强化学习（RL）方法在最近模型的推理任务上取得了显著的改进，比如 DeepSeek-R1、Kimi K1.5，显示了将 RL 直接用于基础模型可以取得媲美 OpenAI o1 的性能不过，基于 RL 的后训练进展主要受限于自回归的大语言模型（LLM），它们通过从左到右的序列推理来运行。
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。
最近，一位 X 网友向 OpenAI CEO Sam Altman 提问：「我很好奇，人们在和模型互动时频繁说『请』和『谢谢』，到底会让 OpenAI 多花多少钱的电费？」尽管没有精确的统计数据，但 Altman 还是半开玩笑地给出了一个估算——千万美元。他也顺势补了一句，这笔钱到底还是「花得值得」的。
近期，大模型智能体（Agent）的相关话题爆火 —— 不论是 Anthropic 抢先 MCP 范式的快速普及，还是 OpenAI 推出的 Agents SDK 以及谷歌最新发布的 A2A 协议，都预示了 AI Agent 的巨大潜力。
根据彭博社消息，广受欢迎的 AI 编程助手 Windsurf 的开发商正与 OpenAI 洽谈收购事宜，交易金额约为 30 亿美元。
科技媒体 maginative 今天（4 月 16 日）发布博文，报道称 OpenAI 宣布收购 Context.ai团队，后者是一家由 GV 支持的初创公司，以评估和分析 AI 模型见长。Context.ai的联合创始人 Henry Scott-Green（首席执行官）和 Alex Gamble（首席技术官）将加入 OpenAI，专注于研发模型评估工具。
