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最近AI圈炸出一项黑科技——让语言模型学会自己上网查资料!不仅考试分数暴涨41%，还解锁了"边推理边搜索"的究极形态。今天带你们围观这场学术界的"作弊式进化"，看完保证你想给自家AI办张网吧会员卡!论文地址:https://arxiv.org/abs/2503.09516代码地址:https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1huggingface 主页:https://huggingface.co/collections/PeterJinGo/search-r1-67d1a021202731cb065740f5学霸的逆袭秘籍:给AI装个"人肉搜索插件"话说在某个月黑风高的实验室，一群教授盯着电脑屏幕集体瞳孔地震——他们家的AI做题时居然
微软在其官网上正式开源了 DeepSeek-R1的魔改版 ——MAI-DS-R1。这一新模型在保留原有推理性能的基础上，进行了显著的增强，尤其在对敏感话题的响应能力上取得了巨大的突破。MAI-DS-R1的响应能力达到了99.3%，是原版 R1的两倍多。这一进步将对政治学、社会问题以及伦理道德的研究提供极大的支持。尽管其响应了更多的敏感话题，但在安全风险方面，MAI-DS-R1的有害内容降低了50%，展现出良好的安全控制能力。因此，渴望体验 “放飞自我” 版的用户可以尝试这一模型，探索新的可能性。在模
在今年的达沃斯世界经济论坛上，众多商界和政界领袖齐聚一堂，普遍认为美国科技巨头在人工智能（AI）领域占据主导地位，而中国乃至整个亚洲似乎都在这一赛道上滞后。然而，在与会者离开后，这种看法开始遭遇挑战。首先，来自中国的一家名不见经传的对冲基金 —— 深度寻求（DeepSeek）在这一时刻引发了全球的注意。该公司的 AI 部门推出了一款名为 R1的大型语言模型，其性能与 OpenAI 最新的模型相媲美。更令人惊讶的是，DeepSeek 声称只花费了600万美元进行训练，这一成本与硅谷公
备受瞩目的国内人工智能企业智谱华章（以下简称“智谱”）近日正式宣布，开源其新一代 GLM 系列大语言模型。此次开源力度空前，不仅包含 32B 和9B 两种参数规模的模型，更涵盖了 基座模型、推理模型以及代表未来探索方向的沉思模型。所有开源模型均遵循 宽松的 MIT 许可协议，为开发者提供了极大的自由度和商业应用的可能性。与此同时，该系列模型已通过智谱全新平台 Z.ai 免费开放体验，并同步上线 智谱 MaaS 平台 （bigmodel.cn）。开源赋能:技术普惠与创新加速本次智谱开源的 GLM 模
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在人工智能领域，随着 OpenAI 的 o1和 DeepSeek 的 R1模型受到广泛关注，大语言模型（LLM）的推理能力和测试时扩展(TTS)技术引发了众多研究者的兴趣。然而，在处理复杂推理问题时，如何准确评估模型每一步的回答质量，依然是一个亟待解决的难题。为此，清华大学与上海 AI Lab 共同提出了生成式过程奖励模型(GenPRM)，为过程监督推理提供了创新解决方案。传统的过程奖励模型（PRM）虽然能够验证推理步骤的正确性，但由于采用了标量评分机制，难以捕捉深层次的逻辑错误。此外，PRM 的判别式
昆仑万维天工团队宣布推出全新升级的Skywork-OR1（Open Reasoner1）系列模型，这是继2025年2月发布首款中文逻辑推理大模型Skywork-o1之后的又一力作。该系列模型在同等参数规模下实现了业界领先的推理性能，进一步突破了大模型在逻辑理解与复杂任务求解方面的能力瓶颈。
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阶跃星辰科技团队宣布正式推出全新的多模态推理模型 Step-R1-V-Mini。这一模型的发布标志着在多模态协同推理领域的新突破，为AI技术的进一步发展注入了新的活力。Step-R1-V-Mini支持图文输入和文字输出，具备良好的指令遵循能力和通用性，能够高精度感知图像并完成复杂的推理任务。
近日，中国科学院自动化研究所与中科紫东太初团队联手推出了一种新方法 ——Vision-R1，利用类 R1强化学习技术，显著提升了视觉定位的能力。这个方法不仅在目标检测和视觉定位等复杂任务上实现了50% 的性能提升，甚至超过了参数规模超过10倍的现有最优模型（SOTA）。当前，图文大模型通常依赖 “预训练 + 监督微调” 的方法来提高对用户指令的响应能力，但这种方法在资源消耗和训练效率上都存在较大挑战。Vision-R1通过结合高质量的指令对齐数据和强化学习，创新性地改变了这一局面