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DeepSeek-R1 技術效應：AI 真的「頓悟」了嗎？

最近，AI 界最受關注的話題之一，莫過於 DeepSeek-R1 這款推理模型 (Reasoning Model)。與傳統大語言模型 (Large Language Model, LLM) 不同，推理模型在回答問題時，會包含「思考」或「推理」過程，使其更適合處理複雜任務 (無法一步到位)，例如數學解題、程式競賽問題，甚至邏輯推理。因此，如摘要、翻譯或基於知識的較簡單問答，並不需要使用推理模型。但隨著 R1 的熱度飆升，也有不少人們開始反思：這是否真的代表了推理模型的突破？還是說，還有其他更高效的方式能達成類似效果？

人工智慧, 趨勢

尚缺空間智慧，現今 LLM 真的足以與世界互動嗎？

現今大型語言模型（LLM）雖能生動生成文字、圖片與影片，但它們能否真正理解並與三維世界互動，仍然充滿疑問。想像一下，如果只需一張平面照片，你就能創造出一個可以隨意探索、充滿互動的三維世界呢？這不再是科幻小說，而是李飛飛與其創辦的 World Labs 正在努力實現的願景。然而，這僅僅是通往「空間智慧」(spatial intelligence) 時代的起點。

技術, 技術解析, 自然語言處理

模型解析：AI如何讀懂病毒「語言」協助防疫

近日台灣疫情再度升溫，儘管疫苗已經開始施打，但隨著COVID-19病毒持續變異，傳播能力也不斷上升，未來對於病毒的研究更顯重要。科學家從語言模型的角度出發，解析如何將原本用於學習人類語言的 AI 語言模型，應用來學習病毒變異的語言，或許將有助未來病毒疫苗的設計。