该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室(浙江大学)牵头研发，具备基础的海洋专业知识问答，以及声呐图像、海洋观测图等海洋特色多模态数据的自然语言解读能力。其采用的领域知识增强“慢思考”推理机制，相较现有通用大模型能有效降低幻觉式错误。
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。
孙子兵法有云：“故其疾如风，其徐如林”，意指在行进迅速时，如狂风飞旋；而在行进从容时，如森林徐徐展开。
在人工智能迅猛发展的时代，AI 大模型已成为推动科技进步与社会变革的核心力量。回顾 AI 大模型的发展史，不难发现，AI 正逐渐从“快思考”转变为“慢思考”。
2025 年初，OpenAI、Perplexity、xAI 等 AI 公司都相继推出 Deep(Re)Search 功能。交给模型慢慢思考从而得到更详细的回答，成为了新潮流。
乙巳新春，中国的推理大模型DeepSeek R1火爆全球。作为一款在推理能力上媲美OpenAI的o1且收费标准远低于o1的国产大模型，DeepSeek一时间在国内刮起一股扑面而来的全民AI风潮，并不令人意外，但这款来自大厂体系外创业团队的开源大模型，经由数位外国商界领袖与技术大佬口碑相传并最终形成在外国新闻媒体上“刷屏”的效果，则是非常耐人寻味了。
「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。
在当前AI领域的快速发展中，“强推理慢思考”已经成为主要的发展动向之一，它们深刻影响着研发方向和投资决策。如何将强推理慢思考进一步推广到更多模态甚至是全模态场景，并且确保和人类的价值意图相一致，已成为一个极具前瞻性且至关重要的挑战。
随着大模型（LLMs）的发展，AI 写作取得了较大进展。然而，现有的方法大多依赖检索知识增强生成（RAG）和角色扮演等技术，其在信息的深度挖掘方面仍存在不足，较难突破已有知识边界，导致生成的内容缺乏深度和原创性。
OpenAI 在 “双十二” 发布会的最后一天公开了 o 系列背后的对齐方法 - deliberative alignment，展示了通过系统 2 的慢思考能力提升模型安全性的可行性。
