我们刚分享过这不，清华的也拿出了他们的此外，北大这边也拿出了一篇比较硬核的和自动驾驶类似，AI 自动化的道路上也OpenAI 创始人奥尔特曼对于AGI 通用人工智能五个阶段的说法，基本也是类似的道理。

　　2022 年 ChatGPT 的出现，正是 AI 大模型由“特种模型”走向“通用基座”的重要节点。

　　而 OpenAI o1、DeepSeek R1、QwQ-Max 等 CoT 思维链模型，正好也说明 AI现在的 AI 大模型，正在由上面所提的 L3 向 L4 领域演进，它们已经向我们展现了在某些任务上的高效与自主性，但仍然无法达到完全的通用智能和独立学习的水平。

　　创造力跃迁在 AI 时代体现为在文字、音乐、图像甚至创作的领域，我们都已经能看到 AI 的创造力。

　　以文字创作为例，使用合适的提示词来引导 AI 大模型，便能得到不错的结果。

　　绘画的本质便是将艺术家脑中的构思投射至现实世界。

　　AI 正好使得

　　随着 AI 的发展，人机协同融合创作将逐渐主导未来。

　　目前，在诸多领域，AI 大模型已经在展示出他们在比如传统的制衣流程中，AI 可以在前期的在医疗领域，一些专有的大模型也已经可以实现数据自动分析、临床知识点查询、病例分析及在教育领域，AI 更是在不同学科的各个领域，都有广泛的施展空间。

　　这份文档中还给出了 AIGC 在

　　来自北大的这份新宝典，则向我们展示了 DeepSeek-R1 这类我们便可以为什么 AI 业内都盛赞 DeepSeek 所带来的方法创新，也能搞明白为什么官方会DeepSeek-R1 Zero 完全放弃了 SFT 监督微调，纯靠跳过了 SFT 的阶段采用纯强化学习的方法，也就让大模型想要对 DeepSeek-R1、强化学习、蒸馏等概念有进一步了解，但是又觉得自己啃论文太困难的家友，就可以来看一下这篇较为硬核的解读。

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