由于 DeepSeek R1 和 OpenAI o1 等推理模型（LRM，Large Reasoning Model）带来了新的 post-training scaling law，强化学习（RL，Reinforcement Learning）成为了大语言模型能力提升的新引擎。然而，针对大语言模型的大规模强化学习训练门槛一直很高：
AI社区掀起用大模型玩游戏之风！例如国外知名博主让DeepSeek和Chatgpt下国际象棋的视频在Youtube上就获得百万播放，ARC Prize组织最近也发布了一个贪吃蛇LLM评测基准SnakeBench。
其实大模型在DeepSeek-V3时期就已经「顿悟」了？
首个基于混合Mamba架构的超大型推理模型来了！就在刚刚，腾讯宣布推出自研深度思考模型混元T1正式版，并同步在腾讯云官网上线。对标o1、DeepSeek R1之外，值得关注的是，混元T1正式版采用的是Hybrid-Mamba-Transformer融合模式——
在春节的 DeepSeek 大热后，大模型也更多走进了大家的生活。我们越来越多看到各种模型在静态的做题榜单击败人类，解决各种复杂推理问题。但这些静态的测试与模型在现实中的应用还相去甚远。模型除了能进行对话，还在许多更复杂的场景中以各种各样的方式与人类产生互动。除了对话任务外，如何实现大模型与人的实时同步交互协作越来越重要。
25年开年以来，AI发展如火如荼，DeepSeek R1、OpenAI CUA、Manus等重要创新层出不穷，眼花缭乱。这里我将最近一个月以来的思考总结一下，对25年AI发展趋势做几点预判。
百度文心大模型重磅更新，刚刚如期而至。
近段时间，推理模型 DeepSeek R1 可说是 AI 领域的头号话题。用过的都知道，该模型在输出最终回答之前，会先输出一段思维链内容。这样做可以提升最终答案的准确性。
号称地表最强的M3 Ultra，本地跑满血版DeepSeek R1，效果到底如何？
就在刚刚，谷歌Gemma 3来了，1B、4B、12B和27B四种参数，一块GPU/TPU就能跑！而Gemma 3仅以27B就击败了DeepSeek 671B模型，成为仅次于DeepSeek R1最优开源模型。
