AI引用正确率仅有4.2- 18.5%，用Deep Research就提高了引用正确率吗？似乎用Think&Cite框架的SG-MCTS和过程奖励机制PRM可以解决引用问题，生成可信内容。
第四天，DeepSee发布包括三个主要项目： DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法，实现计算和通信完全重叠； EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器； Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。
Mercor 是一家由三位 21 岁的 Thiel Fellows 创办的 AI 招聘初创公司，是科技行业增长最快的公司之一，去年 9 月 ARR 月增长率已经达到 50%，到目前，公司已经实现了 2 年内达到 7500 万美元 ARR 的突破，主要收入来自包括 OpenAI 在内的 AI 实验室。Mercor 近期完成 1 亿美元 B 轮融资，估值达到 20 亿美元。
近日，在红点创投（Redpoint Venture）的播客“Unsupervised Learning”上，红点创投合伙人Jacob Effron与David Luan进行了一次访谈。他们从技术视角出发，探讨了DeepSeek给大模型领域的研究和实践带来的启示，并围绕AI模型当下瓶颈的思考和潜在的突破方向做了分享。
嚯，万众期待的GPT-4.5，本周就要空降发布？！部分用户的ChatGPT安卓版本（1.2025.056 测试版）上，已经出现了“GPT-4.5研究预览（GPT-4.5 research preview）”的字样。
相信很多用户已经见识过或至少听说过 Deep Research 的强大能力。
当传统音乐制作仍被繁复的乐理知识与高昂的录音成本筑起高墙，一群理想主义者正用AI重新书写规则。从乐队主唱到AI音乐创业者，郭靖（Joe）的十年探索，恰是音乐行业从“精英创作”向“全民表达”演进的时代缩影——他曾因工具掣肘埋没作品，却在自学编程的硅谷岁月里顿悟：技术不该是艺术的门槛，而应是创作者的翅膀。
目前的 AI 行业，除了大模型外，竞争最激烈的可能就是 AI 编程了。昨天的文章《用 AI 解决专利纠纷半年 ARR 增 20 倍，Anthropic 再融 35 亿美金》里我还调侃 AI 编程正在经历百编大战，没想到今天这个行业又来了一些新消息。
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。
由前百度高管 Eric Jing 和 Kay Zhu （之前分别是百度小度的 CEO 和 CTO）联合创立的 AI 搜索引擎 Genspark，在去年完成 6000 万美金种子轮后，据称已经完成了 1 亿美金的 A 轮融资。
