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没等来 DeepSeek 官方的 R2，却迎来了一个速度更快、性能不弱于 R1 的「野生」变体！这两天，一个名为「DeepSeek R1T2」的模型火了！这个模型的速度比 R1-0528 快 200%，比 R1 快 20%。除了速度上的显著优势，它在 GPQA Diamond（专家级推理能力问答基准）和 AIME 24（数学推理基准）上的表现均优于 R1，但未达到 R1-0528 的水平。
Nature never undertakes any change unless her interests are served by an increase in entropy. 自然界的任何变化，唯有在熵增符合其利益时方会发生——Max Planck
AI也会偷偷努力了？Letta和UC伯克利的研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考，大幅提升推理效率。
南加州大学团队只用9美元，就能在数学基准测试AIME 24上实现超过20%的推理性能提升，效果好得离谱！而其核心技术只需LoRA+强化学习，用极简路径实现超高性价比后训练。
DeepSeek放大招！新模型专注数学定理证明，大幅刷新多项高难基准测试。在普特南测试上，新模型DeepSeek-Prover-V2直接把记录刷新到49道。目前的第一名在657道题中只做出10道题，为Kimi与AIME2024冠军团队Numina合作成果Kimina-Prover。
大模型架构研究进展太快，数据却快要不够用了，其中问题数据又尤其缺乏。
仅需简单提示，满血版DeepSeek-R1美国数学邀请赛AIME分数再提高。
就在刚刚，AIME 2025 I数学竞赛的大模型参赛结果出炉，o3-mini取得78%的最好成绩，DeepSeek R1拿到了65%，取得第四名。然而一位教授却发现，某些1.5B小模型竟也能拿到50%，莫非真的存在数据集污染？