2025年标志着工程领域的大模型繁荣。这一年，闭源模型深耕专业领域，而开源模型则凭借广泛影响力崭露头角。特别是DeepSeek等开源大模型表现突出，OpenAI和百度的文心一言也相继宣布部分大模型将免费开放给用户，这一举措极大地推动了人工智能技术的普及与应用。
近日，普林斯顿大学的研究团队，由陈丹琦、Sanjeev Arora 和金驰领导，发布了一个名为 Goedel-Prover（哥德尔证明器）的自动定理证明形式化推理模型，并已将其开源。该模型在自动生成数学问题的正式证明方面达到了当前最佳水平（SOTA）。这一突破性进展为数学研究和教育提供了强大的工具，有助于加速理论验证过程。
在春节期间，AI行业经历了意外变化，DeepSeek R1开源大模型以其卓越推理能力迅速走红。作为免费开源模型，它短时间内登顶全球应用下载榜首，日活跃用户突破2000万。对于自动化工程师而言，掌握如DeepSeek R1这样的先进工具成为提升核心竞争力的关键。这不仅要求他们紧跟技术潮流，还需具备快速学习和应用新模型的能力，以适应不断变化的AI环境。
随着DeepSeek的流行及其开源推理模型R1的发布，用户可以通过多个途径免费使用这一强大的工具。针对常见的“服务器繁忙，请稍后再试”问题，DeepSeek提供了有效的解决方案，不仅提升了用户体验，还推动了国内大模型市场的发展。此外，DeepSeek对国际知名大模型也产生了显著影响，成为行业关注的焦点。
鉴于近期DeepSeek服务遭受海外攻击，导致访问不稳定，用户可考虑自行部署DeepSeek-R1模型以确保服务连续性。作为开源模型，DeepSeek-R1易于获取和部署。结合Webman AI使用，能进一步提升性能与效果，为用户提供稳定可靠的服务体验。
本文探讨如何利用DeepSeek R1开源模型，在个人设备上本地部署，结合React与NodeJS技术，开发全栈简历筛选应用。该应用旨在快速分析简历内容，辅助招聘决策。开源模型的优势在于其透明性、灵活性及社区支持，使开发者能根据特定需求进行定制化调整。通过集成DeepSeek R1，用户可获得高效准确的简历解析能力，极大提升招聘效率。
近期，李飞飞团队在Qwen模型的基础上，仅用26分钟就训练出一个性能超越o1的新模型。与此同时，DeepSeek基于阿里通义千问Qwen，成功蒸馏并开源了4款新模型。这一系列进展表明，曾经主导开源领域的Llama模型正逐渐被边缘化，而以Qwen为代表的新型领先模型正在迅速崛起。
近日，DeepSeek宣布其新一代多模态AI模型Janus-Pro-7B正式开源。该模型在图像生成和视觉问答任务中表现出色，超越了OpenAI的DALL-E 3和Stable Diffusion 3。Janus-Pro-7B采用独特的“理解-生成双路径”架构，并提供简化的部署方案，这一创新在AI领域引起了广泛关注。
李飞飞团队成功以极低的成本复现了DeepSeek R1推理模型。他们基于开源预训练模型Qwen2.5-32B-Instruct，通过监督微调（SFT）在小规模数据集上进行优化。整个训练过程仅需16张H100 GPU，在短短26分钟内完成。这一成果证明了即使资源有限，通过优化训练方法也能实现高效的模型训练。
北京大学与香港科技大学联合团队成功开发了一款名为DeepSeek-R1（Align-DS-V）的多模态人工智能模型。该模型基于自研的全模态框架Align-Anything构建，专注于提升文本推理能力。在视觉理解评测集上，DeepSeek-R1的表现超越了GPT-4o。此外，该模型已开源，为研究者和开发者提供了宝贵资源。
艾伦人工智能研究所（Ai2）近日推出了一款名为Tülu 3的新一代开源模型。该模型基于强化学习技术，拥有405B参数，在性能上不仅与GPT-4o相当，更在多项关键基准测试中超越了DeepSeek v3，成功打破了性能瓶颈。这一突破为人工智能领域带来了新的可能性，标志着开源模型在技术上的重大进步。
DeepSeek发布了其全面指南，揭示了95%的人尚未掌握的九大技巧。值得注意的是，DeepSeek开放了其R1模型的部分代码，该模型参数量高达660亿，通常只有大型企业能够负担。然而，DeepSeek还提供了更小型的开源模型，使更多开发者和研究者能够利用这些先进工具进行创新。
DeepSeek-R1是一款创新性的开源大型语言模型，采用了拥有6710亿参数的专家混合架构（MoE）。相比OpenAI和Meta的同类模型，DeepSeek-R1不仅保持了卓越性能，还显著降低了训练成本。这一突破使得更多开发者能够利用高性能的语言模型进行创新，推动了人工智能技术的普及与发展。
在除夕夜，DeepSeek正式发布了一款开源的多模态大型人工智能模型。这款模型在性能上超越了OpenAI的DALL-E 3，引起了广泛关注。由于其极高的人气，DeepSeek现已对国外新用户实施了注册限制。这一举措不仅彰显了DeepSeek的技术实力，也反映了全球用户对其产品的高度认可。
2024年，AMD公司推出了基于Transformer架构的OLMo系列语言模型，并将其开源。该系列包括基础版OLMo 1B、经过监督微调的OLMo 1B SFT，以及进一步优化以符合人类偏好的OLMo 1B SFT DPO。尽管这些模型在理论上具有巨大潜力，但实际应用中下载量却仅有23次，反映出理想与现实之间的差距。这一现象揭示了技术进步与市场需求之间的不匹配，也提示开发者需更加关注用户需求和使用场景。
为了改善生成图像的质量和美学表现，字节跳动公司提出了一种名为VMix的多维度美学控制方法。该方法能够一键提升图像的美学水平。基于这一创新技术，研究者们开发了一个即插即用的模块，可以无缝集成到各种开源模型中，无需额外训练即可显著增强这些模型生成图像的美感。这一突破性进展为图像生成领域带来了新的可能性，使得高质量图像的生成变得更加便捷和高效。
