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就在最新的Nature新刊中，DeepSeek一举成为首家登上《Nature》封面的中国大模型公司，创始人梁文锋担任通讯作者。纵观全球，之前也只有极少数如DeepMind者，凭借AlphaGo、AlphaFold有过类似荣誉。
最近在 B 站上，你是否也刷到过一些 “魔性” 又神奇的 AI 视频？比如英文版《甄嬛传》、坦克飞天、曹操大战孙悟空…… 这些作品不仅完美复现了原角色的音色，连情感和韵律都做到了高度还原！更让人惊讶的是，它们居然全都是靠 AI 生成的！
今天，蚂蚁百灵大模型团队正式开源其最新 MoE 大模型 ——Ling-flash-2.0。作为 Ling 2.0 架构系列的第三款模型，Ling-flash-2.0 以总参数 100B、激活仅 6.1B（non-embedding 激活 4.8B）的轻量级配置，在多个权威评测中展现出媲美甚至超越 40B 级别 Dense 模型和更大 MoE 模型的卓越性能。
还有一个多月，一年一度的“双十一”购物节就要来了！ 作为消费者，你通常会如何寻找心仪的商品呢？或许你兴致勃勃地在搜索框里敲下关键词，却发现呈现出来的商品列表总是差强人意。那么，问题究竟出在哪里？
还在实时视频里找特定事件找半天？最新技术直接开挂了。
自从 Google Gemini 将数学奥赛的成功部分归功于「并行思维」后，如何让大模型掌握这种并行探索多种推理路径的能力，成为了学界关注的焦点。
很多人相信，我们已经进入了所谓的「AI 下半场」，一个模型能力足够强大、应用理应爆发的时代。然而，对于这个时代真正缺少的东西，不同的人有不同的侧重，比如（前）OpenAI 研究者姚顺雨强调了评估的重要性，著名数学家陶哲轩则指出必须降低成本才能实现规模化应用。
近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上的能力突飞猛进，这在很大程度上得益于深度思考的策略，即通过增加测试时（test-time）的计算量，让模型生成更长的思维链（Chain-of-Thought）。
上下文学习”（In-Context Learning，ICL），是大模型不需要微调（fine-tuning），仅通过分析在提示词中给出的几个范例，就能解决当前任务的能力。您可能已经对这个场景再熟悉不过了：您在提示词里扔进去几个例子，然后，哇！大模型似乎瞬间就学会了一项新技能，表现得像个天才。
来自MIT Improbable AI Lab的研究者们最近发表了一篇题为《RL's Razor: Why Online Reinforcement Learning Forgets Less》的论文，系统性地回答了这个问题，他们不仅通过大量实验证实了这一现象，更进一步提出了一个简洁而深刻的解释，并将其命名为 “RL's Razor”（RL的剃刀）。