1月29日·DeepSeek R1震撼硅谷，OpenAI加速布局

DeepSeek R1震撼硅谷，OpenAI加速布局

DeepSeek R1的横空出世引发了全球科技界的震动。这款由中国团队开发的AI模型，以极低的成本实现了与顶级AI模型相媲美的性能，打破了“大模型即高性能”的传统认知。OpenAI首席研究官Mark Chen承认，DeepSeek独立发现了类似o1的核心思路，其技术突破令人瞩目。与此同时，OpenAI宣布将加快新模型发布，以应对这一强劲对手。DeepSeek的成功不仅展示了中国AI的实力，更推动了全球AI技术的变革与进步。未来，AI的发展将更加注重成本控制与性能优化的平衡，而DeepSeek的创新模式为行业提供了新的方向。来源：微信公众号【新智元】

斯坦福华人辍学创业，0代码AI工程师Heyboss获OpenAI力挺

全球首个“0代码”AI工程师工具Heyboss正式发布，引发广泛关注。该工具由斯坦福华人学者Xiaoyin Qu创立，旨在让非技术用户也能轻松开发应用程序。用户只需输入一句话，Heyboss便能在几分钟内生成APP、网站或游戏等应用。Heyboss不仅覆盖设计、前端、后端等全流程，还支持AI语音、图像、视频等多种模式。其灵感源自一款为儿童设计的AI编码游戏Heeyo，团队希望将这一技术扩展至更广泛的应用场景。Heyboss的发布瞬间爆火，已有成千上万个项目被创建。Xiaoyin Qu曾在Meta担任高级产品经理，并创办过虚拟活动平台Run The World。此次，Heyboss获得了OpenAI等知名机构的投资支持，展现了其巨大的市场潜力和发展前景。来源：微信公众号【新智元】

一项由中国科学院深圳先进技术研究院、北大等机构研究者开展的新研究发现，许多知名的闭源和开源大语言模型（LLM）表现出高度的蒸馏特征。研究人员测试了包括llama 3.1、Phi 4、Qwen-Max等在内的多个模型，发现这些模型大多存在显著的蒸馏痕迹。例如，部分模型在回答自身身份问题时出现矛盾，如llama 3.1声称自己由OpenAI开发，而Qwen-Max则声称由Anthropic创造。研究指出，过度蒸馏可能导致模型同质化，减少多样性并削弱其处理复杂任务的能力。为此，研究者提出了响应相似度评估（RSE）和身份一致性评估（ICE）两种方法来量化LLM的蒸馏程度。实验结果显示，DeepSeek-V3、Qwen-Max等模型蒸馏程度较高，而Claude、豆包等模型则较低。该研究为理解和评估大模型的蒸馏现象提供了新的视角和工具。来源：微信公众号【机器之心】

清华NLP开源UltraRAG框架，实现RAG系统开箱即用

清华大学THUNLP团队联合东北大学、面壁智能等机构推出了开源的UltraRAG框架，旨在简化检索增强生成（RAG）系统的开发流程。该框架通过模块化设计和零代码WebUI，让无编程经验的用户也能快速构建、训练和评测模型。UltraRAG的核心优势在于自动适配用户提供的知识库，避免了复杂的模型选型过程。它集成了多种预设工作流，支持从数据处理到模型优化的全流程操作。此外，UltraRAG还引入了多项创新技术，如KBAlign、DDR和VisRAG等，优化知识适配和任务适应能力。其中，KBAlign方法让2.4B模型在自标注性能上达到GPT-4o水平，而UltraRAG-Embedding在中英文检索能力上表现卓越。该框架已在GitHub发布，相关技术被ICLR收录，部分模型下载量超30万次，成为科研与开发的有力工具。来源：微信公众号【量子位】

研究揭示：大语言模型提问比人类更啰嗦

加州大学伯克利分校等机构的研究人员发表了一项新研究，系统评估了大语言模型（LLM）的提问能力，并发现其与人类提问模式存在显著差异。研究基于维基百科文本，通过众包平台收集人类参与者的问题作为基准，对比了包括GPT-4o和LLaMA-3.1-70b-Instruct在内的主流大模型生成的问题。结果显示，大模型倾向于提出需要长答案、覆盖更多上下文且更关注文本首尾部分的问题，而人类更倾向于直接、基于事实的简短问题。此外，大模型生成的问题在可回答性和答案长度上也表现出与人类不同的特征。研究指出，了解这些差异有助于优化大模型的提问模式，提升其在教育、商业等领域的应用效果。来源：微信公众号【新智元】