1、深度研究实际场景 2、深度研究是什么，它用了什么能力？ 3、在深度研究上，AI 为啥比人强这么多？ 4、哪些问题，值得用深度研究方式来做？ 5、怎样用好深度研究，保持结果的稳定性？ 6、各类深度研究产品的特点以及使用技巧？
大模型公司挖墙脚哪家强，Anthropic才是最大赢家？不仅顶尖AI人才的留存率达到80%，而且工程师从OpenAI跳槽到Anthropic的可能性是从Anthropic转投OpenAI的8倍。
无监督的熵最小化（EM）方法仅需一条未标注数据和约10步优化，就能显著提升大模型在推理任务上的表现，甚至超越依赖大量数据和复杂奖励机制的强化学习（RL）。EM通过优化模型的预测分布，增强其对正确答案的置信度，为大模型后训练提供了一种更高效简洁的新思路。
如今的新浪，已经被DeepSeek全面重塑了！新浪新闻推出AI辅助工具「智慧小浪」帮我们看新闻，更高效、更深度。同时，微博的「评论罗伯特」的人味也是噌噌up，爆梗频出、妙语连珠。
当AI开始写报告、做播客、生成视频，内容创作者还剩什么优势？
实践出真知
想训练属于自己的高性能推理模型，却被同步强化学习（RL）框架的低效率和高门槛劝退？AReaL 全面升级，更快，更强，更好用！
LLM根本不会思考！LeCun团队新作直接戳破了大模型神话。最新实验揭示了，AI仅在粗糙分类任务表现优秀，却在精细任务中彻底失灵。
斯坦福最新大模型医疗任务全面评测，DeepSeek R1以66%胜率拿下第一！
《智能涌现》从多名独立信源处得知，大模型“六小虎”之一的阶跃星辰，C端AI应用布局，近半年来出现了以下调整：2024年12月，角色扮演类Agent产品“冒泡鸭”停止大范围投入，团队合并至对话产品“跃问”（现更名为“阶跃AI”），目前仅留部分员工运维。
