近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
用过 DeepSeek-R1 等推理模型的人，大概都遇到过这种情况：一个稍微棘手的问题，模型像陷入沉思一样长篇大论地推下去，耗时耗算力，结果却未必靠谱。现在，我们或许有了解决方案。
网友在推特上爆料，一位Mistral离职女员工群发邮件，直指公司多项黑幕。其中最劲爆的就是：Mistral最新模型疑似直接蒸馏自DeepSeek，却对外包装成RL成功案例，并刻意歪曲基准测试结果。
GPT-5刚发布没多久，DeepSeek-R2就快来了，好热闹的8月份！ DeepSeek预计将于8月发布其新一代旗舰模型DeepSeek-R2。
年初，DeepSeek 前脚带来模型在推理能力上的大幅提升，Manus 后脚就在全球范围内描绘了一幅通用 Agent 的蓝图。新的范本里，Agent 不再止步于答疑解惑的「镶边」角色，开始变得主动，拆解分析需求、调用工具、执行任务，最终解决问题……
强化学习（RL）是锻造当今顶尖大模型（如 OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Gemini 2.5、Grok 4、GPT-5）推理能力与对齐的核心 “武器”，但它也像一把双刃剑，常常导致模型行为脆弱、风格突变，甚至出现 “欺骗性对齐”、“失控” 等危险倾向。
之前在X上看到过一个新加坡版的DeepSeek，叫Agnes AI，主打一站式Agent空间。 但当时我自己搞产品焦头烂额的，随手点开看了看，就放下了。 后来在Product Hunt上又看到这款产品，以及各种海外平台时而刷到。
AI搜索大战，已经白热化！最新QuestMobile报告揭晓：夸克月人均使用次数稳居第一，微博智搜凭DeepSeek杀进前二，腾讯「新闻妹」拿到第三。实测发现，天气预警、社会新闻、数码测评、娱乐八卦，微博智搜统统一键梳理，让网友搜索体验爽到飞起。
稀疏激活的混合专家模型（MoE）通过动态路由和稀疏激活机制，极大提升了大语言模型（LLM）的学习能力，展现出显著的潜力。基于这一架构，涌现出了如 DeepSeek、Qwen 等先进的 MoE LLM。
这就是我与 HMD 3210 的奇遇记：一台外表是 30 年前诺基亚、内心却住着一个完整大模型的「时光机器」。
