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上周 Anthropic 发布 Mythos Preview 的时候，安全圈的反应可以用一个词概括：震惊。

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OpenAI的最新研究揭示了一个反直觉的真相：越强大的推理模型，越管不住自己的「脑子」。在CoT-Control套件测试的13款前沿模型中，DeepSeek R1控制自身思维链的成功率仅为0.1%，Claude Sonnet 4.5也只有2.7%。

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机器之心编译 如果把人生看作一个开放式的大型多人在线游戏（MMO），那么游戏服务器在刚刚完成一次重大更新的时刻，规则改变了。 自 2022 年 ChatGPT 惊艳亮相以来，世界已经发生了深刻变化。在

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以DeepSeek R1为代表的一系列基于强化学习（RLVR）微调的工作，显著提升了大语言模型的推理能力。但在这股浪潮背后，强化微调的代价却高得惊人。

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「服务器繁忙，请稍后再试。」

关键词: AI新闻,DeepSeek R1,DeepSeek,DeepSeek R1论文,DeepSeek R1论文更新

两天前，DeepSeek悄无声息地把R1的论文更新了，从原来22页「膨胀」到86页。DeepSeek向世界证明：开源不仅能追平闭源，还能教闭源做事！

关键词: AI新闻,DGX Spark,个人超算,DGX Spark实测

最近，APPSO 终于拿到了这台来自黄仁勋倾情推荐的个人超算，英伟达 DGX Spark；到手的第一感觉，就是「小而美」。这电脑也太小了，没有 Mac Studio 那般笨重，可能就和 Mac Mini 差不多大；然后是银色的亮和用来散热的金属丝网又让它有点不一样，是专属的硬核美感。

关键词: 模型训练,DynaAct,人工智能,AI

大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升。那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？

关键词: AI,模型训练,Metacognition,元认知

“What is meant often goes far beyond what is said, and that is what makes conversation possible.” ——H. P. Grice

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近日，微博正式发布首个自研开源大模型VibeThinker，这个仅拥有15亿参数的“轻量级选手”，在国际顶级数学竞赛基准测试上击败了参数量是其数百倍的、高达6710亿的DeepSeek R1模型。