理论
DeepSeek安全：AI网络安全评估与防护策略
一、引言近年来，人工智能技术在全球范围内引发了深刻的科技变革与产业变革，而中国人工智能初创公司 DeepSeek 凭借其低成本、高性能的 AI 模型（如 DeepSeek-R1）迅速崛起，成为全球科技领域的焦点之一。 在当前全球数字化加速推进、网络安全威胁日益复杂的背景下，DeepSeek 技术架构与市场定位不仅为行业带来了新的可能性，同时也引发了广泛的网络安全关切。 本文基于现有的公开资料，从企业资深网络安全专家的视角，系统梳理DeepSeek技术在网络安全领域的潜在贡献与核心风险，并结合中国自主可控的发展战略，提出针对性的应对策略，旨在为相关企业和机构提供全面、深入的参考，以更好地应对人工智能时代的网络安全挑战。
Sebastian Raschka：关于DeepSeek R1和推理模型，我有几点看法
著名 AI 研究者和博主 Sebastian Raschka 又更新博客了。 这一次，他将立足于 DeepSeek 技术报告，介绍用于构建推理模型的四种主要方法，也就是如何通过推理能力来增强 LLM。 Sebastian Raschka 表示：「我希望这能提供有价值的见解，并帮助你了解围绕这一主题的快速演变的文献和话题炒作。
外国专家解读DeepSeek：预算有限，如何复制R1推理模型？纯强化学习不现实！不是任何问题都得问DeepSeek！
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Sebastian Raschka是一位外国知名的AI专家。 特别在大型语言模型（LLM）研究方面，有着丰富的研究经验。 近日DeepSeek-R1推理模型的推出，将“任何一款不是o1的模型快速蒸馏成具备强推理能力的o1”成为了可能，而且所需的成本和算力都大大降低。
OpenAI公开了大模型o3-mini的推理思维链
2月8日消息，据外媒报道，OpenAI更新了o3-mini AI模型的“思维链”功能，让用户可以看到模型的思考过程。 这是在DeepSeek-R1发布之后发生的，DeepSeek-R1是一个竞争对手的推理模型，也显示了其反应背后的思维过程。 推理模型旨在逐步分解其决策过程，因此需要更长的时间来生成响应。
NeurIPS 2024 | 用LLM探寻隐秘的因果世界
因果发现的现实挑战：稀缺的高级变量寻找并分析因果关系是科学研究中的重要一环，而现有的因果发现算法依赖由专家预先定义的高级变量。 现实场景中的原始数据往往是图片、文本等高维非结构化数据， 结构化的高级变量是十分稀缺的，导致现有的因果发现和学习算法难以用于至更广泛的数据。 因此，香港浸会大学与MBZUAI、卡内基梅隆大学、香港中文大学、悉尼大学以及墨尔本大学合作发表论文《Discovery of the Hidden World with Large Language Models》，提出了一个名为 COAT 的新型框架，旨在利用大型语言模型和因果发现方法的优势，突破传统因果发现方法的局限性，更有效地在现实世界中定义高级变量、理解因果关系。
工业AI革命将继续由人类推动
现在是时候挑战实体AI和机器人技术将成为就业杀手的错误观念了。 提升技能、重新培训、加强安全和提高生产力应是关注的重点领域。 2022年ChatGPT的发布让GenAI进入了公众视野。
从纳米到秒级：NanoPyx用AI技术革新显微镜图像处理，效率大幅提升！
编辑 | 2049随着显微镜技术的飞速发展，尤其是超分辨率显微镜（Super-Resolution Microscopy）的出现，生物学家们得以在纳米尺度上观察细胞内部的动态过程，揭示了许多以往无法捕捉的生物学现象。 然而，这种技术进步也带来了新的挑战：显微镜图像的数据量呈指数级增长，传统的图像处理工具在处理这些大规模数据时显得力不从心，尤其是在处理高分辨率、多维度的图像时，计算效率成为制约研究进展的瓶颈。 与此同时，AI 技术在高性能计算和图像处理领域的突破，为解决这一问题提供了新的思路。
AI+超材料双向突破，浙大综述揭示超材料研究进展，登Nature子刊
编辑 | 2049在电磁波调控的舞台上，超材料曾凭借其人工设计的亚波长结构，打破了自然材料的物理限制，实现了负折射、隐身斗篷等奇异现象。 然而，当工程师试图将这类「魔法材料」应用于动态环境时，却发现传统超材料如同精密的机械手表 —— 虽能精准运行，却无法根据环境变化自主调整。 这种矛盾在自动驾驶、智能通信等实时场景中尤为突出，亟待新的技术范式突破。
浙大&通义全面评测智能体复杂任务规划能力，18主流大模型全不及格｜ICLR2025
大模型智能体正在迅速发展，能力已不再局限于 API 调用。 诸如OpenAI的Operator和Anthropic的Computer Use等，能够像人类一样直接与界面交互，执行复杂操作。 在处理这类复杂任务的过程中，大模型智能体将问题分解为可执行的工作流（Workflow）是关键的一步。
谷歌AI解决IMO中84%的几何问题，o1一道没做对！Nature：AI已超过金牌得主平均水平
谷歌DeepMind最新数学AI，一举解决了2000-2024年IMO竞赛中84%的几何问题。 AlphaGeometry2论文发布，在总共50道题中完成了42道，相比去年的一代多完成了15道。 作为对比，纯语言模型OpenAI o1和Gemini Flash Thinking一道都解决不了。
DeepSeek下棋靠忽悠赢了ChatGPT，网友：孙子兵法都用上了
家人们，要笑不活了。 DeepSeek跟ChatGPT下了一把国际象棋，然后……通过忽悠的方式，竟让ChatGPT直接认输！ DeepSeek在这场对决中有多离谱呢？
超越CoT！微软剑桥中科院提出MVoT，直接可视化多模态推理过程
大模型也学会了「空间想象力」？ 还可以自己解释自己？ 在大语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）中，思维链（CoT）在复杂推理方面非常有效。
从数字化转型到AI优先：智能革命下的企业转型之道
也许我们一直以来对数字化转型的理解都是错误的，我们没有专注于“转型”的部分，反而做得转型很少，数字化很多，我们没有将数字视为业务的新范式，而是过度关注于将传统模型和流程数字化，以及将现有组织现代化。 结果，大多数企业仍然背负着复杂性、部门隔阂以及陈旧的工作方式。 AI的崛起给了我们所有人第二次机会，我们可以选择利用AI来做同样的事情，但更快、更好，或者，我们可以让正确的事情变得更高效，同时开辟一条新路径，利用这项技术真正转型为AI优先的企业。
天才解法震惊人类！谷歌AI破天荒摘得奥数金牌，横扫IMO 42道几何难题
时隔6个多月，AlphaGeometry 2直接攻下IMO金牌！ 刚刚，谷歌DeepMind一篇28页技术报告，公布了AG2最新突破——在2000-2024年IMO几何题上，解题率从54%飙升至84%。 论文地址：（50道），AG2横扫了42道。
苹果把台灯做成机器人！能用动作表达情绪，重新定义机器人交互
苹果首款机器人（试验版），居然是个台灯？ ？ 前段时间苹果布局机器人的消息频频传出，但究竟要做个什么样式儿的一直没有定论。
o3-mini数学推理暴打DeepSeek-R1？AIME 2025初赛曝数据集污染大瓜
大语言模型，到底是学会了解决数学问题，还是只是背下了答案？ LLM的「Generalize VS Memorize」之争，迎来最新进展。 苏黎世联邦理工的研究员Mislav Balunović，在X上公布了一众顶级AI推理模型在AIME 2025 I比赛中的结果。
山姆·奥特曼揭秘：Deepseek R1性价比之选！
在当今的人工智能领域，大模型之间的竞争日益激烈。 Deepseek 推出的 R1 模型引起了广泛关注。 山姆·奥特曼评价道：“Deepseek 的 R1 是一个令人印象深刻的模型，尤其是在他们能够以这个价格提供的东西方面。
新增AI Agent，GitHub Copilot重大更新，超强自动化编程
全球最大开源平台之一GitHub在官网宣布，对AI编程助手Copilot进行了重磅更新，增加AI Agent模式，可以自动迭代代码，识别并修复BUG。 GitHub同时还发布了另一个Agent—Project Padawan的预览版，主要协助开发人员自动执行一些重复、繁琐的开发流程，例如，设置开发环境、运行测试、合并代码等。 此外，GitHub在去年10月推出的Copilot.