摘要：在关税热闹的声势里，AI领域依然保持着高速进步的趋势，我们注意到DeepSeek、TikTok、Nvidia连发新的研究成果。

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这周，特朗普持续霸占各大头条，关税成为新闻榜一大哥。

在关税热闹的声势里，AI领域依然保持着高速进步的趋势，我们注意到DeepSeek、TikTok、Nvidia连发新的研究成果。

从中我们注意到AI技术必然还会变得更强，虽然AGI仍然不会到来，但用上AI、用好AI的人还会持续受益。

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接下来，我们和大家介绍三家AI领军企业的最新研究，看看AI技术的下一轮前沿在哪。

DeepSeek的强化学习探索

本周，DeepSeek和清华联合发布最新研究，公布了一种名为“自律批判调优”（Self-Principled Critique Tuning, SPCT）的新技术。

这个技术有什么用呢？

简单说，DeepSeek R1的突破在于把传统AI的训练方法成功用到了今天的AI大模型上，设计好奖励方法，AI就能自己持续学习，掌握工作方法。

过去的奖励模型多应用于特定领域，比如数学题、编程问题等明确领域，但在处理复杂的开放性任务时表现不佳。

DeepSeek这个新方法通过动态生成评判标准（principles）和评价内容（critiques），实现了在通用领域和主观任务上的精准反馈，使AI应用可以更广泛、更高效地适应各种真实场景。

在测试中，27B的小模型已经超越了GPT-4o和Nemotron-4-340B-Reward等大型模型，为开发更强大的通用AI铺平了道路。

DeepSeek论文原图

大厂加紧追赶

与此同时，字节跳动也亮出了他们在AI推理领域的新成果——Seed-Thinking-v1.5。

采用DeepSeek类似的混合专家（MoE）架构，还开发了定制的强化学习框架（VAPO、DAPO）和双层奖励模型（Seed-Verifier、Seed-Thinking-Verifier）。

新模型在多个基准测试中逼近甚至超越了谷歌的Gemini 2.5 Pro和OpenAI的o3-mini-high。

当然这个模型尚未开发，实际效果还得上线再说，毕竟论文数据再强都不如用起来的感受对比。

Nvidia本周也基于Meta的Llama-3.1发布了自家优化版本Llama-3.1-Nemotron-Ultra-253B-v1。

Nvidia通过神经架构搜索（NAS）优化模型结构，实现了在单个8x H100 GPU节点上的高效部署，并引入了可切换的“推理模式”，允许开发者根据任务需求平衡复杂度和响应速度，把近期热门的软硬件改进都用上了，也算是秀了把肌肉。

根据官方数据看，这款拥有2530亿参数的模型，性能已经与DeepSeek R1（6710亿）匹敌。

Nvidia后训练负责人发文

AI进入专才时代

这些看似独立的技术突破背后，涌动着一股清晰的产业趋势：人工智能正在从“通才”向“专才”，尤其是具备深度推理能力的“专才”快速进化，各个领域都会持续受益。

首先，“推理能力”已成为顶级AI竞争焦点。

无论是DeepSeek对奖励模型的革新以更好地指导复杂任务，还是字节跳动Seed-Thinking对STEM和逻辑推理的侧重，亦或是Nvidia Nemotron Ultra强调的推理模式切换，都指向同一个目标：

让AI不仅仅是模仿和生成，更能像人一样进行深度思考、逻辑推演和解决复杂问题。

这意味着AI的应用将从简单的问答、文本生成，拓展到更需要智慧和洞察力的领域。

其次，底层性能优化会让成本持续降低。

字节跳动的MoE架构、Nvidia对模型结构的优化和推理模式的设计，以及DeepSeek对奖励模型推理时可扩展性的研究，都反映了业界在追求更强能力的同时，对计算资源消耗和响应速度的高度关注。

如何用更少的资源、更快的时间获得更高质量的结果，已经是上游研发的焦点，下游AI应用的快速迭代和成本下降也将继续发生。

第三，高质量数据和先进的训练/评估方法是核心驱动力。

各家论文中都反复提及数据，继续凸显了数据质量和训练策略的重要性。

不再是简单地堆砌数据，而是需要结构化、高质量、针对性的数据，以及能够有效引导模型学习复杂能力的训练框架和评估体系。

AI成为专才，你的通才时代到了

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来源：王煜全一点号