特别地，新版DeepSeek R1针对“幻觉”问题进行了优化。与旧版相比，更新后的模型在改写润色、总结摘要、阅读理解等场景中，幻觉率降低了45～50% 左右，能够有效地提供更为准确、可靠的结果。
新研究通过DeepTumorVQA基准测试表明，尽管AI在基本识别和测量任务上有一定表现，但在复杂医学推理上仍远落后于临床要求，难以取代医生的诊断判断。
回顾过去两年，大模型技术突飞猛进，从ChatGPT到Gemini、Claude，全球科技公司纷纷在参数量、推理速度和生成质量上展开军备竞赛。但随着技术逐渐趋于同质化，AI的下一步竞争，不再是“谁的模型更强”，而是“谁真正拥有用户”。
银行业是对金融数据和信息进行加工处理的行业，大模型有着非常广阔的应用空间。本文分析了银行业应关注的2025大模型技术应用趋势，对DeepSeek在银行业的落地场景及核心挑战进行了探讨。
最近一段时间，各大AI厂商几乎不约而同地将“大模型一体机”推上了风口。
从科技巨头，再到无数创业公司，纷纷推出“模型+硬件+私有化部署”的整机解决方案，搭配统一的宣传口径：“更安全”、“本地可控”、“落地高效”、“国产自主”。
今年政府工作报告提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。可以看到，伴随AI技术与产业的“双向奔赴”，工业逻辑正在被重塑，而工业大模型已然成为新型工业化的核心引擎。
边缘AI的实现原理是将人工智能算法和模型部署到靠近数据源的边缘设备上，使这些设备能够在本地进行数据处理、分析和决策，而无需将数据传输到远程的云端服务器。边缘AI的实现旨在将人工智能能力下沉到边缘设备。
2025年，DeepSeek意外刷屏。但热闹过后，技术圈里流传更广的却是另一个信念：大模型的能力，需要Agent来落地。
随着制造业的数字化转型加速，工业大模型逐步成为推动智能制造发展的核心驱动力。作为人工智能技术的深度产业落地形态，工业大模型正以其独特的技术逻辑与产业赋能价值，重塑制造业的生产力与生产关系，构建虚实融合、响应敏捷等特性的新型工业生态。
从百模大战的兴起，再到市场有关大模型PMF（产品市场匹配）的讨论沸沸扬扬。这一切都随着DeepSeek的横空出世发生变化。DeepSeek全面免费开源，在全球掀起了一场超级风暴，不光将算力成本打了下来，更是改变了模型开源闭源的攻守站位。
“模型迭代这么快，能力越来越强，基于大模型开发的应用会不会很快就过时，没价值了？”这是许多AI开发者内心的焦虑。在今年4月的Create 2025百度AI开发者大会上，李彦宏直接点出了这个行业痛点。
苹果的研究表明，这种结合训练方式不仅成本效益高，还能显著提升机器人表现。尽管目前仅展示了机器人灯原型，但据传苹果正在研发面向终端消费者的移动机器人，可执行家务和简单任务。
