在人工智能高速发展的今天，我们似乎迎来了一个"假设爆炸"的时代。大语言模型每天都在产生数以万计的研究假设，它们看似合理，却往往难以验证。这让我不禁想起了20世纪最具影响力的科学哲学家之一——卡尔·波普尔。
OpenAI o1和DeepSeek-R1靠链式思维（Chain-of-Thought, CoT）展示了超强的推理能力，但这一能力能多大程度地帮助视觉推理，又应该如何细粒度地评估视觉推理呢？
AI组队自主开发时代来临！OpenAI Operator和Replit Agent组队编程，仅在5个提示90分钟内完成了应用程序的开发。
回应DeepSeek，阶跃星辰亮出“三件套”：开源，多模态推理，AI Agent。
生物学大模型又迎新里程碑！2025 年 2 月 19 日，来自 Arc Institute、英伟达、斯坦福大学、加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的科学家们，联合发布了生物学大模型 Evo2。
DeepSeek-R1及其蒸馏版本模型突破了AI Reasoning和大规模AI性能的新基准，其中DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，已经在推理和问题求解上树立了新的标准。本次研究聚焦于如何利用已有的机器进行模型部署，使用这些先进的模型进行开发和研究。
美国AI云服务商Together AI宣布完成3.05亿美元B轮融资，估值高达33亿美元！该公司押注开源模型，提供包括DeepSeek-R1在内的200多个模型API服务，并出租GPU算力，年收入已超1亿美元。
在AI计算资源日益稀缺的时代，Lambda凭借其独特的云GPU解决方案迅速崛起，成为资本市场的宠儿。最近，这家成立于2012年的AI云计算公司宣布完成4.8亿美元D轮融资，累计融资额达到8.63亿美元，跻身AI创投榜云科技赛道第二位，仅次于Coreweave。此次投资阵容强大，包括英伟达、AI技术大牛Andrej Karpathy，以及和硕、超微、纬创、纬颖等行业巨头的战略入股。
近年来， Scaling Up 指导下的 AI 基础模型取得了多项突破。从早期的 AlexNet、BERT 到如今的 GPT-4，模型规模从数百万参数扩展到数千亿参数，显著提升了 AI 的语言理解和生成等能力。然而，随着模型规模的不断扩大，AI 基础模型的发展也面临瓶颈：高质量数据的获取和处理成本越来越高，单纯依靠 Scaling Up 已难以持续推动 AI 基础模型的进步。
AlphaFold 3 获得诺贝尔奖是 AI 智能重要的里程碑，让我们有信心类似 AlphaFold 的模型能为接下来十年的科学和生物结构发现起到关键作用。
