在大自然中，蚯蚓凭借独特的“体节”结构(metamerism)，实现了高度分布式的感知与运动控制能力。每一节体段中都布有离散的感知与神经单元，能够精准地感知外界刺激并灵活响应，展现出在复杂环境中自由穿行的非凡适应性。正是从这一自然设计中汲取灵感，中国科学院深圳先进技术研究院的刘志远研究员联合严威研究员团队提出了NeuroWorm——一种仿蠕虫结构的动态、柔软、可拉伸的纤维神经接口。
DeepSeek的研究人员揭示了他们如何能够在极少的人工输入下训练一个模型，并使其进行推理。DeepSeek-R1模型采用强化学习进行训练。在这种学习中，模型正确解答数学问题时会获得高分奖励，答错则会受到惩罚。
2018年，大连化物所团队启动氢负离子传导研究，2023年研制出室温超快氢负离子导体。以此为基础，本项研究形成一种新型核壳结构复合氢化物，该新型材料在室温下即可展现快速的氢负离子传导特性，并同时兼具优异的热稳定性与电化学稳定性，是一种理想的电解质材料。
《自然》杂志指出，如此总结DeepSeek-R1带来的进步：如果训练出的大模型能够规划解决问题所需的步骤，那么它们往往能够更好地解决问题。这种“推理”与人类处理更复杂问题的方式类似，但这对人工智能有极大挑战，需要人工干预来添加标签和注释。
她所在的恒颐复健之家老年公寓内住着80多位老人，其中大部分是中重度失能老人，不少人还伴有认知障碍。要服务好他们，对于刚刚踏入职场的汪唯一来说并不轻松。
周锡玮表示，他在社交平台上看到许多大陆年轻人喜欢穿唐装、汉服，弘扬传统礼仪，这让许多外国人也产生极大兴趣。他有一次在大陆坐高铁出行时看到两个身穿汉服的女生，感慨于当代年轻人正成为中华文化传承发展中的蓬勃力量。“古人传承下来的文化非常了不起，我们希望把中华文化推向全世界。”
具体而言，以DeepSeek-V3Base模型为基础，采用群体相对策略优化（GRPO）作为强化学习框架。奖励信号仅依据最终预测结果与真实答案的一致性来确定，不对推理过程本身施加任何约束。在解决推理问题时，该模型倾向于生成更长的响应内容，在每个响应中融入验证、反思以及对多种替代方法的探索。尽管并未明确教授模型如何进行推理，但它通过强化学习成功掌握更优的推理策略。
2021年毕业后，她来到北京加入了养老行业，常驻东城，从最基础的驿站专员做起。上门探访、组织活动、处理紧急情况……她逐渐适应并爱上了这个行业。去年9月，在师傅的指导下，她成长为驿站站长，团队算上她一共四个人，大家年纪相仿，其中有两位也是00后。在张健眼中，站长的工作不只是管理，更是要“事事操心”。从基础的为老服务，与老人打交道，到与街道、社区、民政各部门对接，她作为小小驿站的大管家，确保日常运转顺畅。
