20人国内团队，竟然提前2年预判到了DeepSeek的构想？玉盘AI的全新计算架构方案浮出水面后，直接震动业内：当前AI算力的核心瓶颈，他们试图从硬件源头解决！
现在市面上有46种Prompt工程技术，但真正能在软件工程任务中发挥作用的，可能只有那么几种。来自巴西联邦大学、加州大学尔湾分校等顶级院校的研究者们，花了大量时间和计算资源，调研了58种，整理了46种，最终筛选测试了14种主流提示技术在10个软件工程任务上的表现，用了4个不同的大模型（包括咱们的Deepseek-V3），总共跑了2000多次实验。
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？
1.93bit量化之后的 DeepSeek-R1（0528），编程能力依然能超过Claude 4 Sonnet？
虎嗅从多个独立信源获悉，半年前，某DeepSeek核心高管已悄然离职创业，并将于2025年圣诞节前后发布Agent产品。有信源告诉虎嗅，该高管系原DeepSeek CTO。
AI大模型正在医疗服务行业中扎根。 “我们医院在科研平台上已经接入使用了DeepSeek。”北京某三甲医院相关负责人对光锥智能说道，“形式类似于AI助理，能提供科研政策问答、查询、常用文件下载等功能。”
5月份，AI应用市场格局再度出现变化，夸克登顶买量素材榜首，腾讯元宝买量、下载量双双大跌，DeepSeek下载量进一步下滑。
Time-R1通过三阶段强化学习提升模型的时间推理能力，其核心是动态奖励机制，根据任务难度和训练进程调整奖励，引导模型逐步提升性能，最终使3B小模型实现全面时间推理能力，超越671B模型。
当前，强化学习（RL）在提升大语言模型（LLM）推理能力方面展现出巨大潜力。DeepSeek R1、Kimi K1.5 和 Qwen 3 等模型充分证明了 RL 在增强 LLM 复杂推理能力方面的有效性。
如果细究DeepSeek开源席卷的行业巨变，云厂商无疑是最适合讲述AI故事的主角。几个月过去，分析师们迫切地想检验这场新变革的成果，纷纷在5月各家大厂召开的财报电话会议上追问进展。
