人工智能领域近年来取得了令人瞩目的进展，尤其是在大语言模型 (LLM) 方面。 许多模型，例如 Qwen，展现出惊人的能力，甚至能够自我检查答案并纠正错误。 然而，并非所有模型都具备同等的自我改进能力。 同样是给予额外的计算资源和 “思考” 时间，有些模型能够充分利用这些资源，性能大幅提升，而另一些模型却收效甚微。 这一现象引发了人们的思考： 究竟是什么因素导致了这种差异？

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OpenAI 的 Isa Fulford 和 Josh Tobin 近期在 Training Data 播客节目中，深入探讨了公司最新的 AI Agent 产品 Deep Research。他们指出，Deep Research 代表了 AI 研究能力的一次重大突破，它采用端到端训练模型，而非传统的固定操作流程。

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