为实现智能体的大规模开发和应用，论坛发布了通用人工智能行业智能体工场，提供一整套智能体全生命周期的标准化工具链，助力行业智能体快速孵化。

DeepSeek R1将模型训练推向基于强化学习的后训练新范式，让各行业也能快速构建行业高质量模型。后训练的核心主要在通过强化学习让模型涌现出自我验证、自我思考的长CoT（思维链）能力，让模型产生

出一款新药，需要耗费超过10亿美元的资金和十多年的时间。不过，随着AI技术的快速发展，这个定律有望被打破。

在得物技术生态的核心地带，算法作为核心技术力量的中流砥柱，承担着推荐系统、搜索算法、AI 查验鉴别和图像识别等多个前沿且关键领域的研发重任。随着业务的快速扩展和技术的不断迭代，项目管理的重要性日益凸显。本文将分享得物技术部算法团队在项目管理进阶过程中的经验与思考。

单台服务器运行大模型的性能推向了新高，充分展现了联想在AI基础设施领域技术的深厚积淀与研发的快速响应能力。在AI算力竞争日趋白热化的今天，联想再次以硬核技术实力树立了行业新标杆。

随着AI的快速发展，知识学习也有了更好的工具和方法，传统的买本实体书来死啃的方法已经不太合适了。充分利用AI技术来帮你学习新知识，阅读新书，整理知识，总结经验，可以让你的学习过程效率倍增。

希望它不会发生（尽管有时这是不可避免的），企业快速有效地做出反应的能力将决定是造成轻微中断还是造成灾难性的财务和声誉损失。

本文以DeepSeek模型为核心，探讨了其技术先进性、训练过程及行业影响。首先介绍DeepSeek的快速崛起及其对AI行业的颠覆作用。DeepSeek通过强化学习（RL）实现Time Scaling Law的新范式，突破了传统大模型依赖算力和数据的限制，展现了集成式创新的优势。

智能、网络智能、运维智能，加速迈入移动AI新时代。云化转型新突破：双栈架构首次商用落地随着5G-A和AI技术的快速发展...

上周，我观看了一支技术实力很强的工程师团队演示他们崭新的 RAG 管道。全部由内部开发。他们感到自豪。他们很兴奋。他们有向量嵌入!他们有快速的工程设计!他们……不知道接下来会发生什么。