近日，来自SGLang、英伟达等机构的联合团队发了一篇万字技术报告：短短4个月，他们就让DeepSeek-R1在H100上的性能提升了26倍，吞吐量已非常接近DeepSeek官博数据！
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用：
超越DeepSeek-R1的英伟达开源新王Llama-Nemotron，是怎么训练出来的？刚刚放出的论文，把一切细节毫无保留地全部揭秘了！
本文深入梳理了围绕DeepSeek-R1展开的多项复现研究，系统解析了监督微调（SFT）、强化学习（RL）以及奖励机制、数据构建等关键技术细节。
近年来，「思维链（Chain of Thought，CoT）」成为大模型推理的显学，但要让小模型也拥有长链推理能力却非易事。
近日，阿里云通义点金团队与苏州大学携手合作，在金融大语言模型领域推出了突破性的创新成果：DianJin-R1。
超越YOLOv3、Faster-RCNN，首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦！
当前，多模态大模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而，一些现有智能体更类似于「反应式行动者」（Reactive Actors），主要依赖隐式推理，面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。
阿里Qwen3凌晨开源，正式登顶全球开源大模型王座！它的性能全面超越DeepSeek-R1和OpenAI o1，采用MoE架构，总参数235B，横扫各大基准。这次开源的Qwen3家族，8款混合推理模型全部开源，免费商用。
最近，DeepSeek-R1 和 OpenAI o1/03 等推理大模型在后训练阶段探索了长度扩展（length scaling），通过强化学习（比如 PPO、GPRO）训练模型生成很长的推理链（CoT），并在奥数等高难度推理任务上取得了显著的效果提升。
