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。
在文本推理领域，以GPT-o1、DeepSeek-R1为代表的 “慢思考” 模型凭借显式反思机制，在数学和科学任务上展现出远超 “快思考” 模型（如 GPT-4o）的优势。
逻辑推理是人类智能的核心能力，也是多模态大语言模型 (MLLMs) 的关键能力。随着DeepSeek-R1等具备强大推理能力的LLM的出现，研究人员开始探索如何将推理能力引入多模态大模型(MLLMs)
人工智能热潮使部分初创企业实现爆发式增长。但据估算，没有企业能比开发热门AI 编程助手 Cursor 的 Anysphere 增长更快。
大型语言模型 (LLM) 的发展日新月异，但实时「内化」与时俱进的知识仍然是一项挑战。如何让模型在面对复杂的知识密集型问题时，能够自主决策获取外部知识的策略？
斯坦福最新大模型医疗任务全面评测，DeepSeek R1以66%胜率拿下第一！
MiniMax即将发布代号M+的文本推理模型，其表现将影响公司未来竞争力。面对DeepSeek R1的冲击，MiniMax采取国内C端不接入、海外接入的策略，并推出类Manus产品MiniMax Agent。公司通过品牌拆分（海螺AI更名）、纯API商业模式拓展市场，语音模型商业化效果显著，但未进入“基模五强”名单。新推理模型或成其保持行业地位的关键。
几天前，没有预热，没有发布会，DeepSeek 低调上传了 DeepSeek R1（0528）的更新。
「知其然，亦知其所以然。」
昨晚，终于等到了DeepSeek-R1-0528官宣。升级后的模型性能直逼o3和Gemini 2.5 Pro。如今，DeepSeek真正坐实了全球开源王者的称号，并成为了第二大AI实验室。
