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這周，特朗普持續霸佔各大頭條，關稅成為新聞榜一大哥。
在關稅熱鬧的聲勢裡，AI領域依然保持著高速進步的趨勢，我們注意到DeepSeek、TikTok、Nvidia連發新的研究成果。
從中我們注意到AI技術必然還會變得更強，雖然AGI仍然不會到來，但用上AI、用好AI的人還會持續受益。
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接下來，我們和大家介紹三家AI領軍企業的最新研究，看看AI技術的下一輪前沿在哪。
本週，DeepSeek和清華聯合釋出最新研究，公佈了一種名為“自律批判調優”（Self-Principled Critique Tuning, SPCT）的新技術。
這個技術有什麼用呢？
簡單說，DeepSeek R1的突破在於把傳統AI的訓練方法成功用到了今天的AI大模型上，設計好獎勵方法，AI就能自己持續學習，掌握工作方法。
過去的獎勵模型多應用於特定領域，比如數學題、程式設計問題等明確領域，但在處理複雜的開放性任務時表現不佳。
DeepSeek這個新方法透過動態生成評判標準（principles）和評價內容（critiques），實現了在通用領域和主觀任務上的精準反饋，使AI應用可以更廣泛、更高效地適應各種真實場景。
在測試中，27B的小模型已經超越了GPT-4o和Nemotron-4-340B-Reward等大型模型，為開發更強大的通用AI鋪平了道路。
DeepSeek論文原圖
與此同時，字節跳動也亮出了他們在AI推理領域的新成果——Seed-Thinking-v1.5。
採用DeepSeek類似的混合專家（MoE）架構，還開發了定製的強化學習框架（VAPO、DAPO）和雙層獎勵模型（Seed-Verifier、Seed-Thinking-Verifier）。
新模型在多個基準測試中逼近甚至超越了谷歌的Gemini 2.5 Pro和OpenAI的o3-mini-high。
當然這個模型尚未開發，實際效果還得上線再說，畢竟論文資料再強都不如用起來的感受對比。
Nvidia本週也基於Meta的Llama-3.1釋出了自家最佳化版本Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1。
Nvidia透過神經架構搜尋（NAS）最佳化模型結構，實現了在單個8x H100 GPU節點上的高效部署，並引入了可切換的“推理模式”，允許開發者根據任務需求平衡複雜度和響應速度，把近期熱門的軟硬體改進都用上了，也算是秀了把肌肉。
根據官方資料看，這款擁有2530億引數的模型，效能已經與DeepSeek R1（6710億）匹敵。
Nvidia後訓練負責人發文
這些看似獨立的技術突破背後，湧動著一股清晰的產業趨勢：人工智慧正在從“通才”向“專才”，尤其是具備深度推理能力的“專才”快速進化，各個領域都會持續受益。
首先，“推理能力”已成為頂級AI競爭焦點。
無論是DeepSeek對獎勵模型的革新以更好地指導複雜任務，還是字節跳動Seed-Thinking對STEM和邏輯推理的側重，亦或是Nvidia Nemotron Ultra強調的推理模式切換，都指向同一個目標：
讓AI不僅僅是模仿和生成，更能像人一樣進行深度思考、邏輯推演和解決複雜問題。
這意味著AI的應用將從簡單的問答、文字生成，拓展到更需要智慧和洞察力的領域。
其次，底層效能最佳化會讓成本持續降低。
字節跳動的MoE架構、Nvidia對模型結構的最佳化和推理模式的設計，以及DeepSeek對獎勵模型推理時可擴充套件性的研究，都反映了業界在追求更強能力的同時，對計算資源消耗和響應速度的高度關注。
如何用更少的資源、更快的時間獲得更高質量的結果，已經是上游研發的焦點，下游AI應用的快速迭代和成本下降也將繼續發生。
第三，高質量資料和先進的訓練/評估方法是核心驅動力。
各家論文中都反覆提及資料，繼續凸顯了資料質量和訓練策略的重要性。
不再是簡單地堆砌資料，而是需要結構化、高質量、針對性的資料，以及能夠有效引導模型學習複雜能力的訓練框架和評估體系。
面對AI如此迅猛的發展，普通使用者和職場人士如何才能跟上步伐，將這些尖端技術轉化為實實在在的生產力提升呢？
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