OpenAI的新模型o1，可谓是开启了Scaling Law的新篇章——随着更多的强化学习（训练时计算）和更多的思考时间(测试时计算)，o1在逻辑推理能力上已经达到了目前天花板级别。尤其是在北大给出的一项评测中，o1-mini模型的跑分比o1-preview还要高:这就展示一种新的思路和可能性——小模
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【新智元导读】DeepSeek新论文来了!在清华研究者共同发布的研究中，他们发现了奖励模型推理时Scaling的全新方法。DeepSeekR2，果然近了。他们用包含300个样本的降采样测试集测试了DeepSeek-R1，发现其性能甚至不如236BMoERFT模型，这表明延长推理任务的思维链并不能显著提升通用RM的性能。
令人失望的Llama4，只是前奏已。接下来我们恐将看到——全球局势的改变，将彻底阻止AI进步!最近，一位AICEO做出长视频，逐级对Llama4身上的六大疑点进行了扒皮。GaryMarcus正在寻找对开发更可靠替代方法有兴趣的投资者。
MCP、FunctionCalling和AIAgents是三种重要的技术手段，它们在实现AI模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术，并深入探讨MCP的多项显著优势。随着MCP技术的不断发展，我们有理由相信，它将在未来的AI领域发挥越来越重要的作用。
2025年春节前夕，DeepSeek-R1模型发布，标志着中国AI进入推理模型新时代。文章梳理了国产大模型发展历程：从2022年ChatGPT引发国内追赶OpenAI热潮，到2023年"百模大战"，再到2024年"AI六小虎"格局形成。重点分析了六大国产推理模型（DeepSeek、百度、阿里、科大讯飞、字节、腾讯）的技术特点与市场表现，指出国产模型在性能上已接近GPT-4水平。特别强调科大讯飞星火X1凭借全国产化技术路线获得政企青睐，以及DeepSeek-R1以560万美元超低成本实现高性能的突破。文章还探讨了英伟达芯片断供危机下，国产全栈技术路径的重要性，认为自主可控将成为对抗国际不确定性的关键。最后指出，随着推理模型成为竞争焦点，国产大模型正从技术追随转向自主创新阶段。
随着 AI 语音产品的出现，人们对其模仿他人说话风格的担忧也在加剧……
OpenAI终于要OpenAI了!一大早，奥特曼郑重官宣，「未来几个月，将开源一款强大的推理模型」。这是自GPT-2以来，OpenAI首个开源的模型。无疑为OpenAI下一步增添了更多的戏剧性。
今天凌晨1点，OpenAI开源了一个全新的AIAgent评测基准——PaperBench。这个基准主要考核智能体的搜索、整合、执行等能力，需要对2024年国际机器学习大会上顶尖论文的复现，包括对论文内容的理解、代码编写以及实验执行等方面的能力。目前智能体的能力还无法超越人类。
AI领域的互操作性标准之争正变得异常热闹。GoogleDeepMindCEODemisHassabis宣布，将为其Gemini模型添加对Anthropic主导的模型上下文协议MCP的支持，称其为“一个优秀的协议，正迅速成为AIAgent时代的开放标准”。MCP有潜力成为提升AI在具体业务场景中实用性的关键基础设施，促进AI与现有软件和工作流程更紧密的融合。
“如果谷歌出售 Chrome，雅虎已准备好推进收购事宜。” 雅虎搜索负责人如是说道。
OpenAI与微软的"科技界最佳合作关系"出现裂痕。微软6年来投资数十亿美元推动OpenAI发展，助其ChatGPT用户突破5亿；同时OpenAI为微软提供尖端AI工具，使其股价翻倍。但双方在算力供给、模型使用权和AGI研发进度上分歧加剧。微软秘密启动自研AI项目，挖角OpenAI对手苏莱曼，耗资6.5亿美元组建团队。OpenAI则可能触发合同条款限制微软接触其最新技术。若OpenAI年底前未能完成�
