“DeepSeek-V3基于我们的架构打造”,欧版OpenAI CEO逆天发言被喷了
“DeepSeek-V3基于我们的架构打造”,欧版OpenAI CEO逆天发言被喷了“DeepSeek-V3是在Mistral提出的架构上构建的。”
“DeepSeek-V3是在Mistral提出的架构上构建的。”
过去两年,大模型的推理能力出现了一次明显的跃迁。在数学、逻辑、多步规划等复杂任务上,推理模型如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek-R1、QwQ-32B,开始稳定拉开与传统指令微调模型的差距。直观来看,它们似乎只是思考得更久了:更长的 Chain-of-Thought、更高的 test-time compute,成为最常被引用的解释。
面对琳琅满目的Deep Research Agent(深度研究智能体),究竟该如何选型?本文基于OSU与Amazon最新发布的MMDR-Bench论文,为您提供一份经过严谨科学验证的“避坑指南”。结论先行:综合任务首选谷歌Gemini Deep Research,而涉及计算机科学与数据结构的硬核任务,GPT-5.2依然是专家首选。
谷歌 DeepMind 发布 D4RT,彻底颠覆了动态 4D 重建范式。它抛弃了复杂的传统流水线,用一个统一的「时空查询」接口,同时搞定全像素追踪、深度估计与相机位姿。不仅精度屠榜,速度更比现有 SOTA 快出 300 倍。这是具身智能与自动驾驶以及 AR 的新基石,AI 终于能像人类一样,实时看懂这个流动的世界。
在当前的AI Research浪潮中,Autonomous Agents已经改变了我们获取信息的方式——从被动接收到主动检索。
现有的多模态模型往往被困在「视频」的孤岛里——它们只能回答视频内的问题。但在真实世界中,人类解决问题往往是「看视频找线索 -> 上网搜证 -> 综合推理」。
智谱AI上市后,再发新成果。
AI变聪明的真相居然是正在“脑内群聊”?!
2025 年 1 月 20 日,DeepSeek(深度求索)正式发布了 DeepSeek-R1 模型,并由此开启了新的开源 LLM 时代。在 Hugging Face 刚刚发布的《「DeepSeek 时刻」一周年记》博客中,DeepSeek-R1 也是该平台上获赞最多的模型。
当 DeepSeek 和 OpenAI 的核心突破者越来越年轻,传统的简历筛选正在失效。一位前阿里达摩院的研究员,试图用 Agent 编织一张能捕捉「下一个 Ilya」的网。