文章

全部 AI Agent Y Combinator AI应用大语言模型 Google 推理提示工程生成式AI 对话AI 模型训练模型部署代码生成检索增强生成 AI工具机器学习

从Paper Club到DeepSeek R1：一次关于推理、蒸馏与时间检验的复盘

这场Latent Space Paper Club的特别版，不只是回顾一年多的论文讨论，更借DeepSeek R1/V3这篇“经得起时间考验”的论文，系统讲清了推理模型、蒸馏路线以及训练方法上的关键取舍。你能看到一个技术社区如何成长，也能理解DeepSeek为何在推理能力上引发关注。

Simon Willison 用一场充满幽默的演讲，回顾了 2025 年前六个月大模型世界的剧烈变化：模型更便宜、更强、本地可跑，也更危险。这篇文章提炼了他最重要的判断、案例和隐忧，帮你快速理解今年 LLM 发展的真实方向。

Prime Intellect 的 Will Brown 认为，推理模型与 AI Agent 并非两条独立技术路线，而是同一问题的不同侧面。本次演讲从强化学习的复兴讲起，结合架构、奖励设计和玩具案例，揭示了训练“会行动的推理模型”为何正在变得可行，却依然充满挑战。

Y Combinator合伙人在《Light Cone》中讨论了AI如何重塑企业软件的价值结构：模型正在被快速商品化，而真正的护城河转向工作流、业务逻辑与数据。本文提炼他们对“智能成本归零”、SaaS新周期以及AI优先公司的关键判断。

在这场演讲中，Bespoke Labs 创始工程师 Ryan Marten 复盘了 OpenThoughts 项目的完整探索过程：为什么 DeepSeek R1 的成功让他们意识到“数据配方”才是推理模型的关键，以及他们如何通过系统化实验，把监督微调（SFT）的推理能力推到新的高度。

Nathan Lambert在这场演讲中，回顾了过去半年推理模型的关键变化，提出了一套“下一代推理”的分类法框架。他从可验证奖励的强化学习出发，解释为何推理不只是更长的思维链，而是一整套可被设计、比较和工程化的能力组合。

Charles Frye 在这次演讲中给 AI 工程师泼了一盆冷水：只会调用模型 API 已经不够了。随着推理成本、延迟和规模问题暴露，理解 GPU 的设计哲学——带宽、并行性和张量计算——正成为构建下一代 AI 应用的基础能力。

AI产品训练营核心群

付费群测试2

付费群测试3

付费群测试4

付费社群测试5

测试快讯1

4 日，14 小时前