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Hugging Face的Open R1重磅升级，7B击败Claude 3.7 Sonnet等一众前沿模型。凭借CodeForces-CoTs数据集的10万高质量样本、IOI难题的严苛测试，以及模拟真实竞赛的提交策略优化，这款模型展现了惊艳的性能。
这才 2 月份，深度搜索（Deep Search）就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头，纷纷亮出自己的“Deep Research”产品，努力抢占这波技术浪潮的先机。（我们也很自豪，在同一天也发布了开源的node-deepresearch）。
ChatGPT 平地一声雷，打乱了很多人、很多行业的轨迹和节奏。这两年模型发布的数量更是数不胜数，其中文本大模型就占据了 AIGC 赛道的半壁江山。关注我的家人们永远都是抢占 AI 高地的冲锋者。
哥大的大二学生Roy Lee，靠AI作弊顺利取得亚马逊、Meta、TikTok等大厂的offer！被告发后，哥大在11日将举行听证会，但小哥表示，自己已经买了单程票，到时自己并不会在学校，甚至可能退学。如今，小哥已经成了网红，AI作弊神器Interview Coder卖60美元一个月，公司收入快破百万了。
GRPO训练又有新的工具链可以用，这次来自于ModelScope魔搭社区。
回顾 AGI 的爆发，从最初的 pre-training (model/data) scaling，到 post-training (SFT/RLHF) scaling，再到 reasoning (RL) scaling，找到正确的 scaling 维度始终是问题的本质。
DeepSeek R1 催化了 reasoning model 的竞争：在过去的一个月里，头部 AI labs 已经发布了三个 SOTA reasoning models：OpenAI 的 o3-mini 和deep research， xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet。
近年来，大型语言模型（LLMs）在代码相关的任务上展现了惊人的表现，各种代码大模型层出不穷。这些成功的案例表明，在大规模代码数据上进行预训练可以显著提升模型的核心编程能力。
原来，大型推理模型（Large Reasoning Model，LRM）像人一样，在「用脑过度」也会崩溃，进而行动能力下降。
大自然的分形之美，蕴藏着宇宙的设计规则。刚刚，何恺明团队祭出「分形生成模型」，首次实现高分辨率逐像素建模，让计算效率飙升4000倍，开辟AI图像生成新范式。