小米SU7 Pro今天顺利提车了！

OpenAI released GPT-4.1 models with better coding, instruction following, and 1M-token context—faster, smarter, and cheaper than before.

技术的浪潮不断翻涌，但真正深刻的变革不在于系统如何更迭，而在于人与世界如何相处——从占有信息，到被理解；从机械操作，到唤醒创造。

耗时26分钟，利用不足50美元的云计算费用（16 NVIDIA H100 GPUs），在数学推理任务上超越了 OpenAI o1-preview！新出炉的s1论文中提出的Budget Forcing本质上是基于Test-Time Scaling的一种高效激活预训练模型推理能力的SFT方法，核心思想是在尽可能小的高质量数据集上，通过最小化的成本，最大化模型的推理能力。

抽时间读了DeepSeek的五篇论文，也在RTX 3090上实际体验了本地推理效果，再次感叹开源精神和团队技术创新能力的重要性。DeepSeek通过MoE架构优化，降低了大规模训练成本；采用GRPO的强化学习（RL）减少了对 SFT数据和过程的依赖；结合MLA和模型蒸馏，降低了部署成本并提升了推理性能。

铁锈蔓延于窗棂，
冰影凝固在石径；
寒风拍打落叶，
落叶执念春曦；

孤独的年轮，
在无声的夜色中悄然生长；
当春风穿透沉寂，
每一片飘零的叶，都将化作
明日春暖花开的顽强注解。

读了DeepSeek的Paper，感觉核心是它的训练方法，不需要标注数据，而且弱依赖SFT，并且基于计算成本更低的GRPO的（无监督）强化学习和少量冷启动数据让R1的推理能力能够接近o1，然后生成高质量数据蒸馏出来参数量更小的模型。

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小米SU7 Pro雅灰紫内加装电动尾翼已锁单。