近日，由上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学联合组成的研究团队提出了一项新的人工智能测试框架，名为REST（通过同时测试进行推理评估）。该框架旨在对人工智能系统进行极端条件下的性能评估，以模拟现实环境中可能出现的复杂和高压力场景。研究结果显示，在这种“压力测试”下，知名AI系统DeepSeek的性能下降了近30%，揭示了当前人工智能技术在极端条件下的潜在局限性。这一研究为未来AI系统的优化和设计提供了重要参考。
近日，由上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学联合组成的研究团队开发了一种创新的“压力测试”框架——REST（通过同步测试进行推理评估），用于评估AI模型在复杂推理任务中的性能。测试结果显示，在高负载环境下，AI模型DeepSeek的效率下降近30%，暴露出当前AI系统在性能稳定性方面的挑战。这一研究为提升AI模型的推理能力和优化系统设计提供了新的思路。
全球首个面向科研领域的大型语言模型竞技平台SciArena近日正式上线，为人工智能在学术研究中的应用开辟了新赛道。此次平台上共有23款顶尖语言模型参与竞赛，在真实科研任务中展开激烈比拼。OpenAI的o3模型表现尤为亮眼，以领先优势位居榜首，而DeepSeek模型也展现出强劲实力，成功跻身第四名。尽管参赛模型整体水平卓越，但平台的自动评估系统在准确预测科研人员偏好方面仍有明显不足，表明相关技术仍需进一步优化和完善。
在最新的AGI（人工通用智能）测试中，一个由三个AI系统组成的团队取得了最高分，展现了强大的协作潜力。该团队包括ChatGPT，以其对话的流畅性和自然语言生成能力著称；Gemini，因其卓越的多模态处理能力而闻名；以及DeepSeek，以擅长分析长上下文和深入逻辑推理而受到关注。这次测试标志着AI技术在迈向通用智能道路上的重要进展。
在人工智能领域，一项引人注目的成就被报道：由ChatGPT、Gemini和DeepSeek组成的AI团队在AGI（人工通用智能）测试中取得了最高分。这一突破展示了多种先进模型协作的潜力，为未来AI技术的发展提供了新思路。与此同时，知名AI公司Sakana AI提出了一种创新方法AB-MCTS，进一步推动了人工智能领域的技术进步。这些成果标志着AI向更广泛的应用场景迈进的关键一步。
本周，AI领域热点不断。华为针对其盘古大模型被指控抄袭一事作出正式回应，强调其技术的原创性与独立性。与此同时，DeepSeek宣布在全球范围内启动招聘计划，旨在吸引顶尖人才推动人工智能技术革新。另一边，埃隆·马斯克透露已成立新政党“美国党”，并有意参与明年总统选举，引发广泛关注。
DeepSeek是一款在数据分析领域表现卓越的工具，能够根据给定的数据表结构和数据提取需求，快速准确地生成SQL查询语句。自DeepSeek问世以来，人们不禁担忧数据分析师的工作是否会被取代。为了验证这一点，作者在牛客网上进行了测试，结果表明，DeepSeek在处理SQL查询时表现出色，几乎无往不利。因此，可以认为使用DeepSeek可以显著提高SQL编写的效率和准确性。
DeepSeek在大规模部署时表现出成本低廉的特性，主要得益于其高效的模型优化和规模化计算资源的分摊。然而，在本地运行时，由于硬件配置要求高、存储与算力需求大，导致部署成本显著增加。此外，DeepSeek-V3在大规模服务中能够实现快速且经济的响应，但在本地环境中受限于设备性能，运算效率下降，从而变得缓慢。值得注意的是，部分AI模型在初始响应时速度较慢，但一旦启动后速度明显提升，这通常是因为模型在首次运行时需要加载大量参数并进行缓存预热，后续请求则可依赖已优化的缓存路径完成推理，从而提高响应速度。
本文介绍了五款专为 VSCode AI 编程设计的 DeepSeek 集成插件，旨在显著提升开发效率。对于希望获得类似 Copilot 的代码辅助功能的用户，推荐尝试 Continue 或 CodeGPT 插件。而对于需要快速开发脚本和应用程序的开发者，Cline 和 Roo Code 插件将是更合适的选择。如果用户对大模型开发感兴趣，AI Toolkit 插件则是最佳选项。
本文围绕三款顶尖开源大型语言模型——Llama、Mistral 和 DeepSeek，展开全面的性能对比分析。这些模型在自然语言处理领域各具特色，适用于不同的应用场景。通过多个性能指标的评估，包括但不限于推理速度、准确率及资源消耗等，旨在为开发者和研究人员提供选择最适合模型的依据。此外，文章还探讨了每种模型的优势与局限性，以期为未来的优化方向提供参考。
近日，一款名为DeepSeek的AI图像模型引发了广泛关注。该模型拥有12B个参数，在性能上与GPT-4o相媲美，同时具备惊人的生成速度——仅需5秒即可完成图像生成。更令人惊叹的是，DeepSeek能够在消费级硬件上运行，无需依赖昂贵的服务器设备。尽管其参数量远少于其他同类模型，但它的推理速度更快，并且在多项测试中表现优异，甚至超越了如GPT-image-1等闭源模型，成为图像生成领域的革新之作。
中国科研团队玉盘AI发布的《SRDA AI大模型专用计算架构》白皮书，详细介绍了系统级精简可重构数据流架构（SRDA）。该架构致力于从硬件层面降低人工智能领域的算力成本，被视作对DeepSeek“神预言”的实际落地。通过创新技术手段，SRDA为人工智能发展提供了更高效、经济的解决方案，推动行业进步。
SGLang项目成功开发了首个完全开源的DeepSeek大规模专家并行部署方案。该方案在开源领域中独树一帜，是目前唯一能够达到官方博客所述推理性能与成本效益平衡的解决方案。通过这一技术突破，SGLang为全球开发者提供了高效、经济的模型部署选择，推动了人工智能技术的普及与创新。
3B模型在时间推理领域展现了卓越能力，通过Time-R1模型的三个阶段强化学习，其动态奖励机制根据任务难度与训练进展调整奖励，有效激励性能提升。最终，该小模型不仅全面掌握时间推理技能，更超越了671B参数量的DeepSeek大模型，证明了规模并非决定性因素，优化策略同样关键。
在《我们距离Agent的DeepSeek时刻还有多远》一文中，Z Research深入剖析了AI Agent的运作机制。文章指出，AI Agent主要由感知层、决策层和执行层三个核心层级构成。感知层负责数据收集与环境理解，决策层通过算法进行分析与判断，执行层则将决策转化为具体行动。这一结构为实现更智能的AI Agent奠定了基础。
最新版R1在编程能力上实现了显著提升，接近o3-high水平，并支持超过30分钟的深度思考。此外，其推理与写作能力也得到了进化。然而，此次升级异常低调，DeepSeek未进行任何宣传，甚至未发布英文公告，海外用户只能通过翻译微信上的简短通知获取信息。
